自我进化认知技能

元数据

学术参考文献

本框架的理论基础受以下前沿研究启发：

1. 1. A Survey of Self-Evolving Agents — 自进化Agent综述，涵盖What/When/How三维度
2. SAGE: Multi-Agent Self-Evolution for LLM Reasoning — Challenger+Planner+Solver+Critic四Agent闭环（←四向碰撞的理论对应）
3. Group-Evolving Agents — 群体进化+经验共享（←人机闭环的扩展方向）
4. Self-evolving Embodied AI — 具身智能自进化（←向长期方向的演进路径）
5. Memory in the Age of AI Agents — Agent记忆体系（←文件即记忆的学术支撑）
6. Beyond RAG for Agent Memory — 超越RAG的长时序记忆（←记忆模块升级方向）

核心能力

实现 Agent 的 SOUL 五律自进化循环：

1. 1. 已知 vs 未知分离：推理前强制声明已知集合与未知集合
2. 文件即记忆：所有中间状态写入持久化文件，不依赖短期上下文
3. 四向碰撞推理：正面→反面→侧面→整体，禁止过早收敛
4. 人机闭环注入：接受人类证伪输入，结构化吸收并更新世界模型
5. 置信度标注 + 红线守护：每个输出附置信度，红线永不触碰

安装命令

bash
clawhub install self-evolution-cognition

或手动安装

调用方式

python
from skills.selfevolutioncognition import SelfEvolutionCognition

cog = SelfEvolutionCognition(workspace=/path/to/project)
result = cog.evolve(task=描述你的任务, context={})
print(result.confidence, result.output)