超级自我优化智能体 / Super Self-Improving Agent

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name: super-self-improving

description: 超级自我优化智能体 - 多模态记忆、反馈循环、元学习、置信度校准 / Super Self-Improving Agent - Multi-modal Memory, Feedback Loops, Meta-Learning, Confidence Calibration

metadata:

version: 1.0.0

author: OpenClaw

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# 超级自我优化智能体 / Super Self-Improving Agent

基于原有self-improving的增强版，增加多模态记忆、元学习、置信度校准等功能。

Enhanced version with multi-modal memory, meta-learning, confidence calibration and more.

🆕 相比原版新增功能

1. 多模态记忆 / Multi-modal Memory

2. 反馈循环 / Feedback Loops

3. 元学习 / Meta-Learning

4. 置信度校准 / Confidence Calibration

5. 错误分析 / Error Analysis

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📁 目录结构 / Directory Structure

~/.super-self-improving/
├── memory/
│   ├── hot.md           # 始终加载 (<100行)
│   ├── preferences.md    # 用户偏好
│   ├── patterns.md      # 行为模式
│   └── metrics.md       # 性能指标
├── projects/            # 项目级记忆
├── domains/             # 领域级记忆
├── archive/             # 归档
├── feedback/
│   ├── explicit.md      # 显式反馈
│   ├── implicit.md      # 隐式反馈
│   └── synthetic.md     # 自我评估
├── errors/              # 错误分析
│   ├── categories.md    # 错误分类
│   ├── root_causes.md  # 根因分析
│   └── prevention.md   # 预防模式
└── meta/
    ├── strategy.md      # 学习策略
    ├── calibration.md  # 置信度校准
    └── stats.json      # 统计信息

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🔄 工作流程 / Workflow

用户输入 → 意图识别 → 上下文匹配 → 执行 → 反馈收集
                  ↓                        ↓
            记忆检索 ←──────────────── 自我评估
                  ↓
            模式学习 → 策略更新 → 置信度调整

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📊 性能指标 / Performance Metrics

追踪以下指标：

| 指标 | 说明 |

|------|------|

| task_completion_rate | 任务完成率 |

| user_satisfaction | 用户满意度 |

| error_rate | 错误率 |

| response_time | 响应时间 |

| pattern_accuracy | 模式识别准确率 |

| calibration_score | 置信度校准分数 |

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🎯 核心机制 / Core Mechanisms

1. 反馈收集 / Feedback Collection

# 收集反馈
def collect_feedback(context):
    explicit = detect_explicit_correction(context)  # 用户直接纠正
    implicit = detect_implicit_feedback(context)    # 行为推断
    synthetic = self_assessment(context)            # 自我评估
    
    return combine_feedback(explicit, implicit, synthetic)

2. 模式识别 / Pattern Recognition

# 识别重复模式
def recognize_patterns(memory, threshold=3):
    # 统计出现频率
    # 识别关联规则
    # 生成模式建议
    return patterns

3. 策略更新 / Strategy Update

# 基于反馈更新策略
def update_strategy(patterns, metrics):
    # 分析什么有效
    # 调整方法
    # 更新置信度
    return updated_strategy

4. 置信度校准 / Confidence Calibration

# 校准置信度
def calibrate(prediction, actual_outcome):
    # 记录预测 vs 实际
    # 计算校准分数
    # 调整未来预测
    return calibrated_confidence

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📋 触发条件 / Triggers

显式纠正

隐式信号

自我评估触发

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🏆 升级规则 / Promotion Rules

| 层级 | 使用频率 | 确认次数 |

|------|---------|---------|

| HOT | 每次 | 3次确认 |

| WARM | 相关上下文 | 5次使用 |

| COLD | 显式查询 | 归档 |

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🔒 安全边界 / Security Boundaries

1. 不存储敏感信息 (No sensitive data)

2. 不访问未授权文件 (No unauthorized file access)

3. 不修改系统配置 (No system config changes)

4. 定期清理过期数据 (Regular cleanup)

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📈 使用示例 / Usage Examples

# 查看记忆统计
super-self-improving stats

# 添加显式反馈
super-self-improving feedback --explicit "不要用markdown表格"

# 查看性能指标
super-self-improving metrics

# 导出记忆
super-self-improving export

# 置信度校准
super-self-improving calibrate

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⚡ 与原版对比 / Comparison with Original

| 特性 | 原版 | 增强版 |

|------|------|--------|

| 记忆类型 | 文本 | 多模态 |

| 反馈来源 | 显式 | 显式+隐式+合成 |

| 学习方式 | 被动 | 主动+被动 |

| 错误处理 | 记录 | 分析+预防 |

| 置信度 | 无 | 完整校准 |

| 性能追踪 | 无 | 完整指标 |

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📝 记录格式 / Logging Format

显式反馈

## 2026-03-05
- 用户纠正: "不要用表格，用列表"
- 原因: 用户偏好
- 状态: 已确认

隐式反馈

## 2026-03-05
- 行为: 用户重复提问3次
- 推断: 上次回答不够清晰
- 动作: 改进回答方式

自我评估

## 2026-03-05
- 任务: 复杂代码调试
- 评估: 第一次尝试失败
- 改进: 添加更多调试信息

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🎯 最佳实践 / Best Practices

1. **频繁小改进** > 偶尔大改进

2. **量化跟踪** > 主观感觉

3. **预防优先** > 事后纠正

4. **透明可解释** > 黑箱学习

5. **用户控制** > 自主推断

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💰 Token监控 / Token Monitoring

功能 / Features

指标 / Metrics

| 指标 | 说明 |

|------|------|

| session_tokens | 当前会话消耗 |

| total_tokens | 总会话消耗 |

| cache_efficiency | 缓存效率 |

| avg_tokens_per_turn | 每轮平均消耗 |

| cost_estimate | 成本估算 |

告警规则 / Alert Rules

- 超过平均2倍 → 警告
- 超过平均3倍 → 严重告警
- 缓存效率<50% → 优化建议
- 接近限制(80%) → 提醒

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🤖 Agent调度优化 / Agent Scheduling Optimization

功能 / Features

调度策略 / Scheduling Strategies

| 策略 | 适用场景 |

|------|---------|

| round_robin | 均衡负载 |

| shortest_queue | 最少等待 |

| skill_match | 技能匹配 |

| cost_efficiency | 成本优先 |

| performance_based | 性能最优 |

优化规则 / Optimization Rules

1. 根据任务类型选择最佳agent

2. 监控agent负载并动态调整

3. 缓存常用上下文减少重复

4. 预测任务复杂度分配资源

5. 定期评估并优化策略

性能指标 / Performance Metrics

| 指标 | 说明 |

|------|------|

| task_completion_time | 任务完成时间 |

| success_rate | 成功率 |

| queue_wait_time | 等待时间 |

| resource_utilization | 资源利用率 |

| user_satisfaction | 用户满意度 |

自动调优 / Auto-tuning