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AI智能

Self Evolve

Agent 自主进化引擎——让 AI agent 像生物进化一样持续变强。 核心循环:感知差距 → 搜索方案 → 设计实验 → 跑实验 → 选赢家 → 固化 → 下一轮。 使用场景:定期自主进化、能力升级、工作流优化、skill/工具迭代。 关键词:进化, evolution, self-improve, A/B...
Agent 自主进化引擎——让 AI agent 像生物进化一样持续变强。 核心循环:感知差距 → 搜索方案 → 设计实验 → 跑实验 → 选赢家 → 固化 → 下一轮。 使用场景:定期自主进化、能力升级、工作流优化、skill/工具迭代。 关键词:进化, evolution, self-improve, A/B...
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AI智能 clawhub v3.0.0 1 版本 99826.5 Key: 无需
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概述

Self-Evolve — Agent 自主进化引擎

> 生物进化的核心机制:变异 → 选择 → 保留。

> 这个 skill 把同样的机制应用到 agent 自身——不断发现可改进的角度,用实验找到更好的方案,然后永久固化。

这是什么

Self-Evolve 是一个 meta-skill——它不解决具体业务问题,而是让 agent 自身变强。

  • self-think 的边界self-think 进行反思并发现短板(诊断),self-evolve 对短板寻找解法并跑实验验证(治疗)。
  • 不是什么:禁止无目标的空转、禁止为写长篇自省报告而改排版的“伪进化”。(详细约束见: 约束与红线

快速使用说明 (Quick Start)

触发方式

当被以下情况触发时,请启动 Self-Evolve:

  1. 自动触发self-think 建议进化,或是 cron/HEARTBEAT 定时唤醒。
  2. 显式要求:用户下令“进化一下某个能力”。

执行协议 (The 4-Step Tick)

每次触发此技能,你必须执行一次且仅执行一次“滴答巡航”(Tick Handler),绝不能无视状态机一次性跑完实验全流程。

完整并发状态机制及操作边界,请细读: 执行状态机与四步巡航协议

  1. Step 1: Status Sync - 扫描 state.json 的活跃实验。
  2. Step 2: Record Observations - 将观察指标降噪后写入相应的 jsonl 记录。
  3. Step 3: Evaluate & Solidify - 将到期限对比基线固化,并清理任务队列。
  4. Step 4: Launch New Experiment - 如并发额度允许(<10),则寻找新瓶颈,搜索方案,设计实验并在状态机注册 OBSERVING。部署要求参考 模板与输出规范

> 🚨 注意:部署新实验并更新状态机锁后,本轮巡航彻底结束,必须强制停止(Exit对话),等待下一次唤醒!

参考结构指南

你需要严格遵照以下文件来展开进化,严禁凭感觉行事

版本历史

共 1 个版本

  • v3.0.0 当前
    2026-03-29 08:58 安全 安全

安全检测

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