Self Evolution Pro
增强型自我进化技能,让AI代理持续自我改进、自我学习。
核心升级(相比原版)
| 特性 | 原版 | 增强版 |
|---|
| 技能提取 | 手动 | 自动 + 一键 |
| 跨会话同步 |
基础 | 完整知识图谱 |
| 自动晋级 | 无 | 基于复发次数自动晋级 |
| 根因分析 | 无 | 发现模式 → 找根本原因 |
| 进化追踪 | 无 | 版本历史 + 效果追踪 |
| 计划审查 | 手动 | Cron自动化 |
触发词
当以下情况时激活:
- - 用户说"总结这个经验"、"保存为技能"
- "学习这个"、"自我进化"、"记录这个"
- 发现一个非显而易见的解决方案
- 重复犯同一个错误超过2次
- 解决了一个需要调查的问题
工作原理
CODEBLOCK0
文件结构
CODEBLOCK1
快速参考
| 情况 | 操作 |
|---|
| 命令/操作失败 | 记录到 INLINECODE0 |
| 用户纠正你 |
记录到
LEARNINGS.md,类别=
correction |
| 发现更好方案 | 记录到
LEARNINGS.md,类别=
best_practice |
| 根因分析 | 分析根本原因,链接到
KNOWLEDGE_GRAPH.md |
| 复发≥3次 | 自动晋级到对应文件 |
| 技能提取 | 使用 extract 命令 |
| 跨会话同步 | 使用 sync 命令 |
| 计划审查 | 查看
.evolution/review-schedule.md |
自动晋级规则
当满足以下条件时自动晋级:
| 目标文件 | 条件 |
|---|
| INLINECODE7 | 行为模式类学习,复发≥2次 |
| INLINECODE8 |
工具相关,复发≥2次 |
|
AGENTS.md | 工作流相关,已解决 |
|
CLAUDE.md | 项目约定,复发≥3次 |
| 技能提取 | 跨3+个不同任务复发 |
根因分析流程
遇到错误时,不只是记录,要分析:
CODEBLOCK2
格式:
CODEBLOCK3
知识图谱
INLINECODE11 链接相关学习:
CODEBLOCK4
进化指标
INLINECODE12 追踪效果:
CODEBLOCK5
计划审查
INLINECODE13 安排定期审查:
CODEBLOCK6
技能提取流程
方式1:自动提取(推荐)
当检测到复发≥3次,自动触发:
CODEBLOCK7
方式2:手动提取
CODEBLOCK8
方式3:跨会话提取
CODEBLOCK9
跨会话同步
使用 OpenClaw 的会话工具:
发送学习到其他会话
CODEBLOCK10
读取其他会话的学习
CODEBLOCK11
Spawn子代理做背景研究
CODEBLOCK12
日志格式
学习记录
CODEBLOCK13
错误记录
CODEBLOCK14
实际错误信息
CODEBLOCK15
Cron 自动化
设置定期自我审查:
CODEBLOCK16
晋级决策树
CODEBLOCK17
效果追踪
记录每个学习/技能节省的时间:
CODEBLOCK18
发布技能到 ClawHub
CODEBLOCK19
触发器检测
自动检测以下信号:
纠正 → 学习(correction类别)
- - "不,那是错的..."
- "实际上应该是..."
- "你说的不对..."
功能需求 → 功能请求
- - "你能也做...吗"
- "我希望你能..."
- "有办法...吗"
知识差距 → 学习(knowledge_gap类别)
错误 → 错误记录
- - 命令返回非零退出码
- 异常或堆栈跟踪
- 意外输出或行为
发现更好方案 → 学习(best_practice类别)
最佳实践
- 1. 立即记录 - 上下文最清晰的时候
- 包含根本原因 - 不只是表象
- 具体解决方案 - 未来需要能直接使用
- 追踪复发 - 用 Recurrence-Count
- 更新知识图谱 - 链接相关项
- 追踪时间节省 - 量化价值
- 积极晋级 - 存疑时优先晋级
- 定期审查 - 设置cron自动化
- 发布分享 - 有价值的发布到ClawHub
与原版 self-improving-agent 的区别
- 1. 知识图谱 - 新增 KNOWLEDGE_GRAPH.md 链接相关学习
- 根因分析 - RCA 模板,分析根本原因
- 进化指标 - metrics.md 追踪节省的时间
- 版本历史 - version-history.md 记录技能演进
- 计划审查 - review-schedule.md + Cron 自动化
- 自动晋级 - 明确的自动晋级规则
- 跨会话同步 - 更完整的同步机制
- 时间追踪 - Estimated Time Saved 字段
自我进化专业版
增强型自我进化技能,让AI代理持续自我改进、自我学习。
核心升级(相比原版)
| 特性 | 原版 | 增强版 |
|---|
| 技能提取 | 手动 | 自动 + 一键 |
| 跨会话同步 |
基础 | 完整知识图谱 |
| 自动晋级 | 无 | 基于复发次数自动晋级 |
| 根因分析 | 无 | 发现模式 → 找根本原因 |
| 进化追踪 | 无 | 版本历史 + 效果追踪 |
| 计划审查 | 手动 | Cron自动化 |
触发词
当以下情况时激活:
- - 用户说总结这个经验、保存为技能
- 学习这个、自我进化、记录这个
- 发现一个非显而易见的解决方案
- 重复犯同一个错误超过2次
- 解决了一个需要调查的问题
工作原理
会话中遇到问题/纠正
↓
记录到 .learnings/
↓
┌───┴───┐
错误 纠正 发现
↓ ↓ ↓
根因分析 链接图谱 自动晋级
↓
技能提取 → 发布到 ClawHub
↓
跨会话同步 → 其他代理也能用
文件结构
~/.openclaw/workspace/
├── AGENTS.md # 多代理工作流
├── SOUL.md # 行为准则
├── TOOLS.md # 工具能力
├── MEMORY.md # 长期记忆
├── memory/ # 日常记忆
│ └── YYYY-MM-DD.md
├── .learnings/ # 本技能日志
│ ├── LEARNINGS.md # 学习记录
│ ├── ERRORS.md # 错误记录
│ ├── FEATURE_REQUESTS.md # 需求记录
│ └── KNOWLEDGE_GRAPH.md # 知识图谱(新增)
├── .skills/ # 提取的技能
│ └── /
└── .evolution/ # 进化追踪(新增)
├── metrics.md # 效果指标
├── review-schedule.md # 审查计划
└── version-history.md # 版本历史
快速参考
| 情况 | 操作 |
|---|
| 命令/操作失败 | 记录到 .learnings/ERRORS.md |
| 用户纠正你 |
记录到 LEARNINGS.md,类别=correction |
| 发现更好方案 | 记录到 LEARNINGS.md,类别=best_practice |
| 根因分析 | 分析根本原因,链接到 KNOWLEDGE_GRAPH.md |
| 复发≥3次 | 自动晋级到对应文件 |
| 技能提取 | 使用 extract 命令 |
| 跨会话同步 | 使用 sync 命令 |
| 计划审查 | 查看 .evolution/review-schedule.md |
自动晋级规则
当满足以下条件时自动晋级:
| 目标文件 | 条件 |
|---|
| SOUL.md | 行为模式类学习,复发≥2次 |
| TOOLS.md |
工具相关,复发≥2次 |
| AGENTS.md | 工作流相关,已解决 |
| CLAUDE.md | 项目约定,复发≥3次 |
| 技能提取 | 跨3+个不同任务复发 |
根因分析流程
遇到错误时,不只是记录,要分析:
- 1. 直接原因(表象)
→ 文件权限不够
- 2. 根本原因(深层)
→ 没检查当前用户权限配置
- 3. 模式识别
→ 每次涉及系统配置都容易忽略权限
- 4. 系统性预防
→ 创建技能或添加到 SOUL.md
格式:
markdown
[RCA-YYYYMMDD-XXX] 问题标题
Root Cause: 根本原因描述
Pattern: 识别到的模式
Prevention: 系统性预防措施
Files: 相关文件
Skills: 相关技能
Why-Tree
- Why 2: 原因B
- Why 3: 根本原因 ←
知识图谱
.learnings/KNOWLEDGE_GRAPH.md 链接相关学习:
markdown
知识图谱
节点
| ID | 类型 | 标题 | 关联 |
|---|
| N001 | error | Docker权限问题 | N002, N003 |
| N002 |
learning | M1 Docker平台问题 | N001 |
| N003 | skill | docker-m1-fixes | N001 |
关系
- - N001 → causes → N002
- N001 → solved_by → N003
进化指标
.evolution/metrics.md 追踪效果:
markdown
进化指标
记录统计
- - 本周新增:5条
- 已解决:3条
- 已晋级:2条
- 技能提取:1个
效果追踪
| 学习 | 记录日期 | 复发次数 | 节省估计 |
|---|
| Docker M1修复 | 2025-01-15 | 0 | ~30分钟/次 |
| pnpm优先 |
2025-01-18 | 2 | ~5分钟/次 |
计划审查
.evolution/review-schedule.md 安排定期审查:
markdown
审查计划
每日 (Heartbeat时)
每周
- - 完整审查所有pending项
- 识别可晋级项
- 更新知识图谱
每月
技能提取流程
方式1:自动提取(推荐)
当检测到复发≥3次,自动触发:
bash
自动执行
./skills/self-evolution-pro/scripts/extract.sh skill-name
方式2:手动提取
触发:保存为技能 / 这个可以提取
操作:
- 1. 创建 .skills//SKILL.md
- 填写模板
- 发布到 ClawHub(可选)
- 更新知识图谱
- 记录到 version-history.md
方式3:跨会话提取
场景:在会话A发现问题,在会话B需要同样知识
操作:
- 1. 在会话A:记录 + 标记为 shared
- 在会话B:使用 sessions_history 读取
- 提取到共享位置
跨会话同步
使用 OpenClaw 的会话工具:
发送学习到其他会话
javascript
sessions_send({
sessionKey: session:project-alpha-daily,
message: 新学习:Docker M1平台问题解决方案已记录到 .learnings/ERRORS.md
})
读取其他会话的学习
javascript
// 查看最近会话
sessions_list({ activeMinutes: 60, messageLimit: 3 })
// 读取特定会话历史
sessions_history({ sessionKey: session-id, limit: 50 })
Spawn子代理做背景研究
javascript
sessions_spawn({
task: 研究这个错误并提出系统性解决方案,
label: error-research,
runtime: subagent,
mode: run
})
日志格式
学习记录
markdown
[LRN-YYYYMMDD-XXX] category
Logged: ISO-8601
Priority: low | medium | high | critical
Status: pending | inprogress | resolved | promoted | promotedto_skill
Area: frontend | backend | infra | tests | docs | config
Recurrence-Count: 1
First-Seen: YYYY-MM-DD
Last-Seen: YYYY-MM-DD
Summary
一句话描述学到了什么
Root Cause(新增)
根本原因分析(如果是错误)
Solution
具体解决方案
Pattern(新增)
如果复发,识别到的模式
Suggested Action
具体修复或改进建议
Metadata
- - Source: conversation | error | userfeedback | selfdiscovered
- Related: N001, N002(知识图谱节点)
- See Also: LRN-YYYYMMDD-YYY
- Estimated Time Saved: X minutes(估算节省时间)
错误记录
markdown
[ERR-YYYYMMDD-XXX] skillorcommand
Logged: ISO-8601
Priority: high | critical
Status: pending | resolved | wont_fix
Root Cause Analysis: [RCA ID 如果已分析]
Area: ...
Summary
简短描述什么失败了
Error
实际错误信息
###