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name: super-self-improving description: 超级自我优化智能体 - 多模态记忆、反馈循环、元学习、置信度校准 / Super Self-Improving Agent - Multi-modal Memory, Feedback Loops, Meta-Learning, Confidence Calibration metadata: version: 1.0.0 author: OpenClaw

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)

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📁 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

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🔄 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

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📊 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

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🎯 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

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📋 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

• 用户重复问题
• 长时间沉默
• 跳过回答
• 转换话题

自我评估触发

• 完成复杂任务后
• 收到模糊反馈
• 遇到新场景

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🏆 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

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🔒 安全边界 / Security Boundaries

1. 不存储敏感信息 (No sensitive data)
2. 不访问未授权文件 (No unauthorized file access)
3. 不修改系统配置 (No system config changes)
4. 定期清理过期数据 (Regular cleanup)

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📈 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

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⚡ 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

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📝 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

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🎯 最佳实践 / Best Practices

1. 频繁小改进 > 偶尔大改进
2. 量化跟踪 > 主观感觉
3. 预防优先 > 事后纠正
4. 透明可解释 > 黑箱学习
5. 用户控制 > 自主推断

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💰 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

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🤖 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

1. 根据任务类型选择最佳agent
2. 监控agent负载并动态调整
3. 缓存常用上下文减少重复
4. 预测任务复杂度分配资源
5. 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