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AI 自主进化

AI 自主进化

AI Agent 更新于 2026.08.29

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，将 @user_ad872d55/ai-evolution 安装到 AI 助手中。

技能介绍

要解决的问题

长周期 AI Agent 容易只“执行”不“复盘”：临时文件堆积、记忆膨胀、工具调用低效、错误反复出现，且优化建议若直接生效可能越过安全边界。AI 自主进化把这类维护工作变成一个可触发的流程，而不是依赖人工临时提醒。

技能如何工作

它以 Hermes 四层闭环 为主线，按 12 个模块执行：从 pending.md 内存汇总、对话与交付统计，到清理缓存、能力差距分析、SKILL.md 技能沉淀、回归验证和 PR 审核项生成。14 个进化方向覆盖 MEMORY.md 容量压缩、意图澄清、上下文摘要、错误回退、工具编排、GEPA 提示词自优化，以及输入过滤、决策沙箱、输出基线等防御约束。流程强调 先记录、再验证、后生效：自生成技能或优化建议需生成 PR 条目，经用户确认后才纳入后续工作；总时长限制在 12 分钟内，超时时优先完成关键维护与日志沉淀。

适用边界

该技能面向具备文件、日志、记忆和技能管理能力的 Agent 工作流。它不替代核心安全规则，也不承诺无风险自动修改行为；对高风险变更仍应保留人工审核，并在缺少 references 深度资料时避免推断具体实现。

使用场景

  • 每日定期执行 Agent 维护，汇总 `pending.md`、清理缓存并记录进化日志。
  • Agent 多次工具调用失败后，触发自我测试、生成候选技能并产出供用户确认的 `PR` 条目。
  • 会话上下文超过 10 轮或约 3000 token 时，对长对话做摘要压缩，保留任务状态与偏好。
  • 需要用执行日志优化提示词与工具描述，同时保留输入过滤、决策沙箱和输出基线检查。

适合人员

  • 维护多轮 Agent 对话的工程负责人，需要把记忆、缓存和技能文件纳入定期巡检。
  • 需要让 Agent 把反复出现的修复流程沉淀成 `SKILL.md` 的自动化工程师。
  • 关注提示词质量与工具调用成本的 AI 应用负责人，希望用执行日志做受控自优化。
  • 需要为 Agent 变更保留 `PR` 审核与安全基线的技术评审者。