自适应大脑

一个自我改进的代理系统，它不仅仅是记录——它能够学习、适应和进化。

核心理念

现有的自我改进代理技能只是将内容记录到markdown文件中。那是一本日记。而这是一个免疫系统——它能检测模式、构建抗体、防止重复失败，并在每次交互中变得更智能。

快速开始

bash
python3 scripts/brain.py init # 初始化大脑系统
python3 scripts/brain.py learn # 记录一次学习
python3 scripts/brain.py error # 记录一个错误
python3 scripts/brain.py adapt # 运行适应周期
python3 scripts/brain.py dashboard # 显示改进指标
python3 scripts/brain.py predict 任务描述 # 预测失败风险
python3 scripts/brain.py evolve # 自动进化技能配置

独特之处

架构

~/.adaptive-brain/
├── brain.json # 核心状态：DNA、置信度、指标
├── learnings.json # 所有学习记录及其评分和链接
├── patterns.json # 检测到的重复模式
├── evolution.json # 适应和回滚历史
├── metrics.json # 随时间变化的性能追踪
└── predictions.json # 失败预测及其结果

命令

learn — 记录学习并自动分类

bash
python3 scripts/brain.py learn \
--type correction \
--summary 用户修正：天气默认显示UTC而非本地时间 \
--area config \
--context 询问达卡天气时，返回了UTC时间 \
--fix 报告天气前始终检查USER.md中的时区设置

error — 记录错误并检测模式

bash
python3 scripts/brain.py error \
--command pip install pandas \
--error externally-managed-environment \
--fix 使用venv或--break-system-packages \
--files signal_engine.py

大脑会自动检查相似的历史错误并进行关联。

adapt — 运行适应周期

扫描最近的学习记录和错误，然后：

1. 1. 检测重复模式（同一错误出现3次以上）
2. 更新行为DNA
3. 生成预防规则
4. 可选地提升到工作区文件

predict — 在任务前预测失败风险

bash
python3 scripts/brain.py predict 部署到生产环境

基于以下因素返回风险评分：

• - 类似任务的历史错误
• 相关技能的置信度水平
• 任务类型的历史成功率

evolve — 基于累积学习自动进化

bash
python3 scripts/brain.py evolve

大脑审查所有学习记录并：

1. 1. 识别应成为永久规则的模式
2. 生成优化的SKILL.md补丁
3. 创建行为DNA变异
4. 追踪进化历史（用于回滚）

dashboard — 学习指标

显示：

• - 按类别统计的学习总数
• 错误重复率
• 适应成功率
• 改进趋势（变好还是变差？）
• 主要模式
• 随时间变化的置信度评分

rollback — 撤销不良适应

bash
python3 scripts/brain.py rollback --to 3

恢复到之前的进化状态。

行为DNA

大脑维护一个编码成功行为模式的DNA字符串：

json
{
dna: {
alwaysusevenv: true,
checkpricesbefore_trade: true,
writefilesthen_execute: true,
testbeforepublish: true,
default_timezone: UTC
},
mutations: [
{timestamp: ..., gene: alwaysusevenv, reason: 连续3次pip错误}
]
}

每个基因都有学习记录作为支撑。当支撑某个基因的学习记录被解决后，该基因可以被淘汰。

模式检测

大脑将错误和学习记录聚类成模式：

json
{
patterns: [
{
id: P001,
name: 包安装失败,
keywords: [pip, externally-managed, venv],
count: 4,
first_seen: 2026-03-30,
last_seen: 2026-03-31,
prevention: 始终使用venv或--break-system-packages,
confidence: 0.95
}
]
}

与OpenClaw的集成

大脑读取并写入工作区文件：

学习置信度

每个学习记录都有一个随时间变化的置信度评分（0-1）：

• - 新学习记录：0.5（中性）
• 确认正确：每次成功应用+0.2
• 被反驳：-0.3
• 解决错误：+0.1
• 超过30天：衰减0.1

只有高置信度的学习记录（>0.8）才会被提升到工作区文件。

自动触发

每次会话结束后，大脑应运行：

bash
python3 scripts/brain.py adapt

或设置一个定时任务：

计划：每天23:00
命令：python3 scripts/brain.py adapt

另请参阅

关于基础的markdown日志记录（作为本技能的补充），请参见self-improving-agent技能。本技能是一个增强的超集，具备适应、预测和进化能力。