Agent 自我进化系统 — 基于数据驱动的 AI Agent 能力提升平台
Agent Evolution 是一个完整的 AI Agent 自我进化系统，通过持续分析运行数据、识别改进机会、自动应用优化，实现 Agent 能力的持续提升。
系统采用 4 阶段进化架构，从基础分析到主动进化，覆盖了 Agent 能力提升的完整生命周期。
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 🔍 深度分析 | 错误模式检测、工作流效率分析、API 健康检查、任务性能分析、技能质量评估 |
| 📈 趋势追踪 | 跨周期对比、持续问题检测、恶化趋势预警、改进停滞检测 |
| 🎯 优先级排序 | P0/P1/P2/P3 四级优先级，自动排序改进项 |
| ✅ 效果验证 | 自动验证改进是否生效，区分有效/待观察/失败 |
| 📝 反馈循环 | 记录每个周期的改进/应用/验证数据，支持历史追溯 |
| 🔮 主动进化 | 提前发现潜在问题，自动生成优化建议，自动创建/优化技能 |
| 📚 知识积累 | 持续积累最佳实践、失败教训、用户偏好 |
| 🛡️ 安全机制 | WAL 协议、Working Buffer、指数退避重试 |
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Agent Evolution System │
├─────────────┬─────────────┬─────────────┬───────────────────┤
│ 阶段 1 │ 阶段 2 │ 阶段 3 │ 阶段 4 │
│ 基础分析 │ 增强分析 │ 闭环进化 │ 主动进化 │
├─────────────┼─────────────┼─────────────┼───────────────────┤
│ • 错误检测 │ • 任务性能 │ • 优先级排序 │ • 主动问题检测 │
│ • 工作流分析│ • 技能质量 │ • 效果验证 │ • 自动优化建议 │
│ • API 健康 │ • 趋势对比 │ • 反馈循环 │ • 技能进化 │
│ • 技能统计 │ • 跨周期分析│ • P0-P3 分级 │ • 知识积累 │
│ • 报告生成 │ • 自动应用 │ • 自动应用 │ • 持续学习 │
└─────────────┴─────────────┴─────────────┴───────────────────┘
agent-evolution/
├── evolve_analysis.py # 主分析器（1869 行，核心入口）
├── src/
│ ├── task_analyzer.py # 任务性能分析器（516 行）
│ ├── skill_analyzer.py # 技能质量分析器（467 行）
│ ├── wal_protocol.py # WAL 写前日志协议（140 行）
│ ├── working_buffer.py # 工作缓冲区（178 行）
│ └── feishu_reporter.py # 飞书主动报告器（356 行）
├── scripts/
│ ├── evolve.sh # 命令行入口脚本
│ └── index.js # Node.js 入口
├── assets/ # 项目资源
├── requirements.txt # Python 依赖
└── README.md # 本文档
# 克隆仓库
git clone https://github.com/yadinae/agent-evolution.git
cd agent-evolution
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt# 执行完整进化分析
python evolve_analysis.py --analyze
# 或使用 shell 脚本
./scripts/evolve.sh --analyze
# 指定会话
./scripts/evolve.sh --analyze --session current
# 识别改进点
./scripts/evolve.sh --identify-improvements
# 应用优化
./scripts/evolve.sh --apply --improvement all
# 记录学习
./scripts/evolve.sh --learn "新发现的最佳实践"# 每天凌晨 5 点自动执行进化分析
0 5 * * * cd /path/to/agent-evolution && ./scripts/evolve.sh --analyze自动检测 HISTORY.md 中的错误模式：
| 类别 | 检测模式 | 建议 |
|---|---|---|
| 错误/失败 | 错误|失败|Error|Failed |
添加自动重试和降级机制 |
| HTTP 错误 | 401|403|404|500|502|503 |
添加自动重试和降级机制 |
| 认证问题 | API Key|凭证|认证 |
添加自动重试和降级机制 |
| 速率限制 | 限流|Rate Limit|quota |
实现请求队列和退避策略 |
统计高频工作流，识别自动化机会：
📊 备份任务: 64 次提及 → 创建专用自动化脚本
📊 网站改进: 61 次提及 → 创建专用自动化脚本
📊 技能开发: 27 次提及 → 创建专用自动化脚本
通过 SQLite 数据库分析任务执行数据：
- 成功率：任务执行成功比例
- 执行时间：平均/最小/最大耗时
- Token 消耗：输入/输出 Token 统计
- 错误分布：Top 5 错误类型
- 健康评分：综合评估任务健康度
评估技能库健康状况：
- 等级分布：A/B/C/D 级技能数量
- 分数分布：各维度平均分
- 问题统计：有问题的技能数量
- 使用频率：7 天内调用次数
- 技能缺口：需要创建/优化的技能
跨周期对比改进效果：
| 指标 | 上一周期 | 本周期 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 改进机会 | 4 | 4 | → (+0) |
| 优化建议 | 5 | 5 | → (+0) |
| 学习记录 | 0 | 0 | → (+0) |
自动为改进项分配优先级：
| 优先级 | 条件 | 示例 |
|---|---|---|
| P0 | 阻塞性问题（成功率<80%、安全漏洞） | 高严重性错误处理 |
| P1 | 重要问题（API 可靠性、工作流优化） | API 降级方案 |
| P2 | 一般问题（技能文档补充） | 文档完善 |
| P3 | 低优先级改进 | 体验优化 |
自动验证上次周期的改进是否生效：
| 状态 | 说明 | 操作 |
|---|---|---|
| ✅ 有效 | 改进已生效 | 记录为成功模式 |
| ⏳ 待观察 | 部分生效或需持续监控 | 下周期继续验证 |
| ❌ 失败 | 改进未生效 | 重新评估策略 |
提前发现潜在问题：
- 持续问题：连续 2+ 周期出现的问题
- 恶化趋势：问题数量增长 >50%
- 新出现模式：内存/超时/配额等新问题
- 改进停滞：3 周期未应用任何改进
自动创建/优化技能：
🧬 技能进化...
- create: backup-automation（高频工作流：备份任务）
- create: website-optimization（高频工作流：网站改进）
持续积累最佳实践和教训：
| 类型 | 说明 | 上限 |
|---|---|---|
| 有效模式 | 已验证有效的改进模式 | 50 条 |
| 失败教训 | 改进失败的原因和策略 | 50 条 |
| 用户偏好 | 用户明确表达的偏好 | 50 条 |
| 最佳实践 | 高优先级优化建议 | 50 条 |
进化分析完成后，生成以下文件：
| 文件 | 说明 |
|---|---|
evolution-report-YYYY-MM-DD.md |
进化报告（含趋势对比、验证结果） |
evolution-plan-YYYY-MM-DD.json |
进化计划（含改进项、优先级） |
feedback-log.json |
反馈循环记录（历史周期数据） |
knowledge-base.json |
知识库（最佳实践/教训/偏好） |
wal-protocol.md |
WAL 写前日志（状态恢复） |
working-buffer.md |
工作缓冲区（危险区域记录） |
SESSION-STATE.md |
会话状态（当前任务状态） |
# .env 文件
FEISHU_WEBHOOK_URL=https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx
WORKSPACE=/home/admin/.nanobot/workspace# 任务监控数据库
task_monitoring_db = "/home/admin/.nanobot/workspace/task-monitoring.db"
# 技能质量数据库
quality_db = "/home/admin/.nanobot/workspace/skill-quality.db"
# 技能分析数据库
analytics_db = "/home/admin/.nanobot/workspace/skills/skill-analytics/skill-analytics.db"| 阶段 | 核心能力 | 完成日期 |
|---|---|---|
| 阶段 1 | 基础分析（错误检测、工作流分析、API 健康） | 2026-04-24 |
| 阶段 2 | 增强分析（任务性能、技能质量、趋势对比） | 2026-04-30 |
| 阶段 3 | 闭环进化（优先级排序、效果验证、反馈循环） | 2026-04-30 |
| 阶段 4 | 主动进化（主动检测、自动建议、技能进化、知识积累） | 2026-04-30 |
- 错误检测：113 次错误事件 → 自动分类和建议
- 工作流优化：64 次备份任务 → 自动创建专用技能
- 技能覆盖：30+ 技能 → 自动扫描和评估
- 趋势追踪：多周期对比 → 持续问题检测
欢迎贡献！请遵循以下步骤：
- Fork 本仓库
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some amazing feature') - 推送到分支 (
git push origin feature/amazing-feature) - 开启 Pull Request
本项目采用 MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。
- WAL 协议：受数据库 Write-Ahead Logging 启发
- 技能分析：基于 Hermes Agent 技能系统
- 飞书集成：使用飞书开放平台 API
- GitHub: yadinae
- 仓库: agent-evolution
🧬 Agent Evolution — 让 AI Agent 持续进化
Built with ❤️ by yadinae