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Recursive Self Improvement

递归自我改进系统,能够自动检测错误并修复,或持续优化和重构。包含修复模式和优化模式,支持并发执行、自动化测试、性能监控、智能调度、自

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Description


name: recursive-self-improvement description: 递归自我改进系统,能够自动检测错误并修复,或持续优化和重构。包含修复模式和优化模式,支持并发执行、自动化测试、性能监控、智能调度、自适应学习、错误预测和异常恢复。用于需要持续自我优化的系统。

递归自我改进系统

核心模式

系统有两种基本工作模式,根据系统状态自动切换:

1. 修复模式 (REPAIRING)

触发条件: 检测到错误或异常

工作流程:

  1. 错误识别(类型/位置/影响)
  2. 根因分析
  3. 修复方案设计
  4. 代码/逻辑变更
  5. 单元测试
  6. 集成测试
  7. 验证通过?→ 是则标记已修复,否则回到步骤1

系统状态: REPAIRING → REPAIRED → STABLE

2. 优化模式 (OPTIMIZING)

触发条件: 系统稳定运行,无错误超过 N 轮

工作流程:

  1. 性能指标收集
  2. 代码复杂度分析
  3. 重构方案设计
  4. 迁移计划
  5. 分步实施
  6. 回归测试
  7. 指标对比
  8. 是否有提升?→ 是则标记已优化,否则保留原样

系统状态: OPTIMIZING → OPTIMIZED → STABLE

状态标记

  • INITIAL: 初始状态
  • REPAIRING: 修复模式中
  • OPTIMIZING: 优化模式中
  • STABLE: 稳定运行
  • ERROR: 检测到错误
  • OPTIMIZED: 已优化完成

并发执行引擎

系统支持多任务并发执行:

任务池 → 智能调度 → 并发执行 → 结果收集

调度策略:

  • 基于任务复杂度
  • 考虑历史成功率
  • 预测执行时间
  • 动态调整并发数

默认配置:

  • 并发工作池大小:4
  • 超时时间:5秒
  • 重试次数:3

自动化测试框架

系统内置测试框架:

测试类型:

  • 单元测试:验证单个功能
  • 集成测试:验证模块间交互
  • 性能测试:验证性能指标

测试覆盖率:

  • 目标覆盖率:80%+
  • 关键路径覆盖率:100%

性能监控仪表盘

实时监控以下指标:

系统状态:

  • 当前版本
  • 运行轮次
  • 系统模块

性能指标:

  • 并发任务数
  • 平均执行时间
  • 吞吐量(任务/分钟)
  • CPU 使用率
  • 内存使用率

智能任务调度器

基于历史数据和预测的智能调度:

优先级计算:

  1. 任务复杂度评估
  2. 历史成功率分析
  3. 最近性能趋势
  4. 截止时间紧迫性

调度策略:

  • 高优先级任务优先执行
  • 同优先级任务 FIFO
  • 动态调整资源分配

自适应学习引擎

从执行中学习,持续优化:

学习内容:

  • 任务执行成功率
  • 性能瓶颈识别
  • 模式识别

预测能力:

  • 任务成功率预测
  • 性能趋势预测
  • 资源需求预测

错误预测系统

提前识别潜在错误:

预测维度:

  • 任务类型模式
  • 资源使用模式
  • 时间分布模式

预测阈值:

  • 低置信度:60%
  • 中置信度:80%
  • 高置信度:90%

异常恢复系统

智能错误处理和恢复:

内置策略:

  • TIMEOUT: 重试 + 指数退避
  • MEMORY_ERROR: 并行化处理
  • CONCURRENCY_LIMIT: 动态调整并发数

恢复流程:

  1. 错误检测
  2. 策略匹配
  3. 执行恢复
  4. 验证结果

运行记录格式

每次运行记录使用标准格式:

{
  "timestamp": "2026-02-05T21:55:00Z",
  "mode": "REPAIRING | OPTIMIZING | STABLE",
  "action": "fix | refactor | validate | monitor",
  "previous_state": "状态名称",
  "current_state": "状态名称",
  "details": "详细描述",
  "results": {
    "key1": true/false,
    "key2": "value"
  }
}

版本管理

系统自动管理版本:

版本格式: vN.M

升级规则:

  • v1.0: 基础框架
  • v2.0: 添加并发、测试、监控
  • v3.0: 添加智能调度、学习引擎、错误预测
  • v4.0: 添加恢复系统、完整生态

升级条件:

  • 完成 N 轮优化
  • 累计改进 10+ 项
  • 持续稳定运行 24 小时

使用建议

何时使用:

  • 需要持续改进的复杂系统
  • 有明确性能指标的项目
  • 需要自动化测试和验证的流程
  • 多模块并行处理的任务

最佳实践:

  1. 初始化时定义明确的性能基线
  2. 每次优化后进行回归测试
  3. 定期检查错误预测和建议
  4. 保留优化历史用于分析

配置参数

可在配置文件中调整:

{
  "optimization": {
    "min_stable_rounds": 3,
    "max_concurrent_tasks": 8,
    "timeout_seconds": 5
  },
  "testing": {
    "target_coverage": 80,
    "critical_coverage": 100
  },
  "monitoring": {
    "metrics_interval": 60,
    "alert_thresholds": {
      "cpu": 80,
      "memory": 90
    }
  }
}

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