EvoAgentX Workflow Integration
Integrates the EvoAgentX framework with OpenClaw for self-evolving agentic workflows.
When to Use This Skill
Use this skill when:
- - Building multi-agent workflows that need to evolve over time
- Evaluating and optimizing existing agent workflows
- Implementing the Genome Evolution Protocol (GEP)
- Creating self-improving agent systems
- Migrating static workflows to self-evolving ones
Quick Start
CLI Usage
This skill provides a command-line interface for EvoAgentX operations:
CODEBLOCK0
Installation
CODEBLOCK1
1. Create a Basic Workflow
After running create-workflow, edit the generated Python file:
CODEBLOCK2
2. Enable Self-Evolution
CODEBLOCK3
Core Concepts
Workflows
- - Multi-agent orchestration
- State management
- Tool integration
Evolution Strategies
- - TextGrad: Prompt optimization
- AFlow: Workflow structure optimization
- MIPRO: Multi-step reasoning optimization
Genomes
Encoded success patterns containing:
- - Task type classification
- Approach methodology
- Outcome metrics
- Context requirements
Common Patterns
Pattern 1: Research Workflow Evolution
CODEBLOCK4
Pattern 2: Tool Selection Optimization
CODEBLOCK5
Security Considerations
- - All evolution happens locally (no data exfiltration)
- Genomes contain no credentials
- Evaluation uses synthetic data when possible
References
- - EvoAgentX GitHub: https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX
- Documentation: https://evoagentx.github.io/EvoAgentX/
- arXiv Paper: https://arxiv.org/abs/2507.03616
Version
1.0.0 - Initial release with core EvoAgentX integration
技能名称：evoagentx-workflow
详细描述：
EvoAgentX 工作流集成
将 EvoAgentX 框架与 OpenClaw 集成，实现自我进化的智能体工作流。
何时使用此技能
在以下场景中使用此技能：
- - 构建需要随时间进化的多智能体工作流
- 评估和优化现有智能体工作流
- 实现基因组进化协议（GEP）
- 创建自我改进的智能体系统
- 将静态工作流迁移为自我进化工作流
快速入门
命令行使用
此技能提供用于 EvoAgentX 操作的命令行界面：
bash
检查 EvoAgentX 是否已安装
python3 scripts/evoagentx_cli.py status
获取安装说明
python3 scripts/evoagentx_cli.py install
显示使用示例
python3 scripts/evoagentx_cli.py examples
创建工作流模板
python3 scripts/evoagentx_cli.py create-workflow \
--name ResearchWorkflow \
--description 一个研究自动化工作流
检查 EvoAgentX 状态
python3 scripts/evoagentx_cli.py check
安装
bash
安装 EvoAgentX 框架
pip install evoagentx
验证安装
python3 -c import evoagentx; print(evoagentx.
version)
1. 创建基础工作流
运行 create-workflow 后，编辑生成的 Python 文件：
python
from evoagentx import Agent, Workflow
class MyWorkflow(Workflow):
async def execute(self, context):
# 在此处编写工作流逻辑
result = await self.run_agents(context)
return result
2. 启用自我进化
python
from evoagentx.evolution import EvolutionEngine
engine = EvolutionEngine()
optimized_workflow = await engine.evolve(
workflow=MyWorkflow(),
iterations=10,
evaluation_criteria={accuracy: 0.95}
)
核心概念
工作流
进化策略
- - TextGrad：提示词优化
- AFlow：工作流结构优化
- MIPRO：多步推理优化
基因组
编码的成功模式，包含：
常见模式
模式 1：研究工作流进化
python
从基础研究工作流开始
workflow = ResearchWorkflow()
进化以获得更好结果
evolution = await workflow.evolve(
dataset=research_queries,
metric=comprehensiveness
)
模式 2：工具选择优化
python
EvoAgentX 自动选择最优工具
workflow = AgentWorkflow(
tools=[web
search, browser, fileio],
auto_select=True
)
安全考虑
- - 所有进化均在本地进行（无数据泄露）
- 基因组不包含任何凭证
- 尽可能使用合成数据进行评估
参考资料
- - EvoAgentX GitHub：https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX
- 文档：https://evoagentx.github.io/EvoAgentX/
- arXiv 论文：https://arxiv.org/abs/2507.03616
版本
1.0.0 - 初始版本，包含核心 EvoAgentX 集成
