深虑引擎·Agent自主进化引擎

问题：同类错误为何反复出现

长期共用的 Agent 往往在你指出「算错了」「逻辑跳步了」之后，下次对话仍可能犯同一类错：没有稳定的避坑规则、成功做法也不会被固化为最佳实践，复杂问题还常常不经校验就直接给结论。

技能如何工作

深虑引擎在安装后无需 API Key 或手动触发，对话结束时会自动扫描本轮可学习的错误与成功经验。核心由六块组成：

• 五层递归校验：从表面矛盾、推理链完整性、隐藏假设、反转验证到方向校准，复杂分析类问题会逐层深入，简单事实查询快速通过。
• 双向验证晋升：错误路径在第 3 次同类模式时生成避坑规则，连续验证通过则固化；成功路径同样可晋升为跨场景最佳实践。
• 三级自然演化：重复模式先记为信号，同类≥3 次聚合为方向建议，再落成具体行动方案（如固定分析前拉竞品价格曲线）。
• 分层记忆：浓缩版长期保留核心规则（通常少量常驻），详情版存案例与验证过程，临时层随会话清理。
• 六步思考流水线：接收→信号筛选→结构校验→方向校准→验证输出→成品交付，按问题复杂度决定走浅走深。
• 四级恢复机制：从轻量重试到深度重建记忆档案，核心行为退化时需人工确认。

用户说「你刚才错了」会触发错误分类与规则生成；问「你学到了什么」可输出已固化规则、待验证项与方向建议。

适用边界

更适合长期使用的分析、创作、代码审查、会议纪要等需要上下文累积的场景。一次性问答、纯翻译或固定模板填充收益有限；它减少重复纠错，不能替代你对全新问题的最终 review。多条 Agent 是否共享进化记录，取决于是否共用同一记忆存储。