超级自我优化智能体 / Super Self-Improving Agent
基于原有self-improving的增强版，增加多模态记忆、元学习、置信度校准等功能。
Enhanced version with multi-modal memory, meta-learning, confidence calibration and more.
🆕 相比原版新增功能
1. 多模态记忆 / Multi-modal Memory
- 📝 文本偏好 (Text preferences)
- 💻 代码模式 (Code patterns)
- 🎨 风格偏好 (Style preferences)
- 🔧 工具使用习惯 (Tool usage habits)
- 📊 性能指标 (Performance metrics)
2. 反馈循环 / Feedback Loops
- ✋ 显式反馈 (Explicit feedback) - 用户直接纠正
- 👁️ 隐式反馈 (Implicit feedback) - 从行为推断
- 🤖 合成反馈 (Synthetic feedback) - 自我评估
3. 元学习 / Meta-Learning
- 学习如何学习 (Learn how to learn)
- 识别最佳策略 (Identify best strategies)
- 动态调整方法 (Dynamic method adjustment)
4. 置信度校准 / Confidence Calibration
- 预测准确度追踪 (Track prediction accuracy)
- 校准评分 (Calibration score)
- Uncertainty quantification
5. 错误分析 / Error Analysis
- 错误分类 (Error categorization)
- 根因分析 (Root cause analysis)
- 预防模式 (Prevention patterns)
📁 目录结构 / Directory Structure
~/.super-self-improving/
├── memory/
│ ├── hot.md # 始终加载 (<100行)
│ ├── preferences.md # 用户偏好
│ ├── patterns.md # 行为模式
│ └── metrics.md # 性能指标
├── projects/ # 项目级记忆
├── domains/ # 领域级记忆
├── archive/ # 归档
├── feedback/
│ ├── explicit.md # 显式反馈
│ ├── implicit.md # 隐式反馈
│ └── synthetic.md # 自我评估
├── errors/ # 错误分析
│ ├── categories.md # 错误分类
│ ├── root_causes.md # 根因分析
│ └── prevention.md # 预防模式
└── meta/
├── strategy.md # 学习策略
├── calibration.md # 置信度校准
└── stats.json # 统计信息
🔄 工作流程 / Workflow
用户输入 → 意图识别 → 上下文匹配 → 执行 → 反馈收集
↓ ↓
记忆检索 ←──────────────── 自我评估
↓
模式学习 → 策略更新 → 置信度调整
📊 性能指标 / Performance Metrics
追踪以下指标：
| 指标 |
说明 |
| task_completion_rate |
任务完成率 |
| user_satisfaction |
用户满意度 |
| error_rate |
错误率 |
| response_time |
响应时间 |
| pattern_accuracy |
模式识别准确率 |
| calibration_score |
置信度校准分数 |
🎯 核心机制 / Core Mechanisms
1. 反馈收集 / Feedback Collection
# 收集反馈
def collect_feedback(context):
explicit = detect_explicit_correction(context) # 用户直接纠正
implicit = detect_implicit_feedback(context) # 行为推断
synthetic = self_assessment(context) # 自我评估
return combine_feedback(explicit, implicit, synthetic)
2. 模式识别 / Pattern Recognition
# 识别重复模式
def recognize_patterns(memory, threshold=3):
# 统计出现频率
# 识别关联规则
# 生成模式建议
return patterns
3. 策略更新 / Strategy Update
# 基于反馈更新策略
def update_strategy(patterns, metrics):
# 分析什么有效
# 调整方法
# 更新置信度
return updated_strategy
4. 置信度校准 / Confidence Calibration
# 校准置信度
def calibrate(prediction, actual_outcome):
# 记录预测 vs 实际
# 计算校准分数
# 调整未来预测
return calibrated_confidence
📋 触发条件 / Triggers
显式纠正
- "不对"
- "应该是..."
- "我告诉过你..."
- "我不喜欢..."
隐式信号
自我评估触发
🏆 升级规则 / Promotion Rules
| 层级 |
使用频率 |
确认次数 |
| HOT |
每次 |
3次确认 |
| WARM |
相关上下文 |
5次使用 |
| COLD |
显式查询 |
归档 |
🔒 安全边界 / Security Boundaries
- 不存储敏感信息 (No sensitive data)
- 不访问未授权文件 (No unauthorized file access)
- 不修改系统配置 (No system config changes)
- 定期清理过期数据 (Regular cleanup)
📈 使用示例 / Usage Examples
# 查看记忆统计
super-self-improving stats
# 添加显式反馈
super-self-improving feedback --explicit "不要用markdown表格"
# 查看性能指标
super-self-improving metrics
# 导出记忆
super-self-improving export
# 置信度校准
super-self-improving calibrate
⚡ 与原版对比 / Comparison with Original
| 特性 |
原版 |
增强版 |
| 记忆类型 |
文本 |
多模态 |
| 反馈来源 |
显式 |
显式+隐式+合成 |
| 学习方式 |
被动 |
主动+被动 |
| 错误处理 |
记录 |
分析+预防 |
| 置信度 |
无 |
完整校准 |
| 性能追踪 |
无 |
完整指标 |
📝 记录格式 / Logging Format
显式反馈
## 2026-03-05
- 用户纠正: "不要用表格，用列表"
- 原因: 用户偏好
- 状态: 已确认
隐式反馈
## 2026-03-05
- 行为: 用户重复提问3次
- 推断: 上次回答不够清晰
- 动作: 改进回答方式
自我评估
## 2026-03-05
- 任务: 复杂代码调试
- 评估: 第一次尝试失败
- 改进: 添加更多调试信息
🎯 最佳实践 / Best Practices
- 频繁小改进 > 偶尔大改进
- 量化跟踪 > 主观感觉
- 预防优先 > 事后纠正
- 透明可解释 > 黑箱学习
- 用户控制 > 自主推断
💰 Token监控 / Token Monitoring
功能 / Features
- 📊 实时token消耗追踪 / Real-time token consumption tracking
- ⚠️ 异常消耗预警 / Abnormal consumption alerts
- 📈 使用趋势分析 / Usage trend analysis
- 💵 成本估算 / Cost estimation
指标 / Metrics
| 指标 |
说明 |
| session_tokens |
当前会话消耗 |
| total_tokens |
总会话消耗 |
| cache_efficiency |
缓存效率 |
| avg_tokens_per_turn |
每轮平均消耗 |
| cost_estimate |
成本估算 |
告警规则 / Alert Rules
- 超过平均2倍 → 警告
- 超过平均3倍 → 严重告警
- 缓存效率<50% → 优化建议
- 接近限制(80%) → 提醒
🤖 Agent调度优化 / Agent Scheduling Optimization
功能 / Features
- 🎯 智能任务分配 / Intelligent task allocation
- ⚡ 负载均衡 / Load balancing
- 🔄 自动扩缩容 / Auto scaling
- 📊 性能最优化 / Performance optimization
调度策略 / Scheduling Strategies
| 策略 |
适用场景 |
| round_robin |
均衡负载 |
| shortest_queue |
最少等待 |
| skill_match |
技能匹配 |
| cost_efficiency |
成本优先 |
| performance_based |
性能最优 |
优化规则 / Optimization Rules
- 根据任务类型选择最佳agent
- 监控agent负载并动态调整
- 缓存常用上下文减少重复
- 预测任务复杂度分配资源
- 定期评估并优化策略
性能指标 / Performance Metrics
| 指标 |
说明 |
| task_completion_time |
任务完成时间 |
| success_rate |
成功率 |
| queue_wait_time |
等待时间 |
| resource_utilization |
资源利用率 |
| user_satisfaction |
用户满意度 |
自动调优 / Auto-tuning
- 收集历史性能数据
- 分析瓶颈和优化点
- 动态调整调度参数
- 持续监控效果
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