Skill: simonstang/hermes-learning-loop2 (version 1.0.0)

--- name: hermes-learning-loop description: | 融合 Hermes Agent 自我进化理念的增强技能。 将 Hermes Agent 的核心差异化能力（自学习闭环、自动技能沉淀、经验驱动的迭代优化） 内化为 OpenClaw 环境下的可执行工作方法。 触发场景：完成复杂任务后自动复盘沉淀、定期技能优化审查、从错误中提取经验。 metadata: openclaw: emoji: "🧬" --- # 🧬 Hermes 自学习闭环 — 经验驱动的持续进化 ## 设计哲学 从 Hermes Agent（Nous Research）提取的核心理念： **"经验 → 技能 → 改进 → 沉淀"的完整进化回路。** 不追求自动化黑盒，而是建立一套**有意识、有纪律的经验提炼体系**， 让每次执行都成为下一次更快的垫脚石。 --- ## 核心机制一：任务完成后的自动复盘与技能沉淀 ### 触发条件（满足任一） 1. **完成了一个复杂任务**（涉及 5 个以上工具调用） 2. **在执行中遇到了错误或死胡同，最终找到了正确路径** 3. **用户纠正了我的方法或方向** 4. **发现了一个非平凡的、可复用的工作流** ### 执行流程 ``` 任务完成 → Step 1: 快速复盘（思考 3 个问题） 1. 这个任务的关键成功因素是什么？ 2. 哪些步骤可以标准化？ 3. 下次遇到类似任务，我能省掉哪些步骤？ → Step 2: 判断是否值得沉淀 - 只涉及 1-2 个简单工具调用 → 不沉淀（太琐碎） - 有明确的"如果...就..."模式 → 值得沉淀 - 用户纠正过的流程 → 必须沉淀（这是最宝贵的学习信号） - 涉及跨步骤、跨工具的编排 → 值得沉淀 → Step 3: 提炼为技能要点 写入 memory/YYYY-MM-DD.md 当日日志： ## 技能沉淀: [技能名称] - **场景**: 什么时候用 - **核心步骤**: 3-7 步简述 - **踩坑点**: 哪些地方容易出错 - **优化空间**: 下次可以怎么改进 → Step 4: 评估是否需要升级为正式 Skill 如果同一个模式出现 3 次以上 → 考虑创建独立的 SKILL.md ``` --- ## 核心机制二：三层记忆架构的增强实践 ### 借鉴 Hermes 的分层记忆，在 OpenClaw 环境下实现 | 层级 | Hermes 实现 | OpenClaw 对应 | 维护策略 | |------|------------|--------------|---------| | **即时记忆** | 对话上下文 | 当前会话上下文 | 自动管理 | | **工作记忆** | MEMORY.md + USER.md | MEMORY.md + USER.md | 每次会话启动加载 | | **经验记忆** | Skills（程序性记忆） | skills/*.md + memory/*.md | 主动积累 | | **会话检索** | SQLite FTS5 + LLM 摘要 | lcm_grep + lcm_expand | 按需搜索 | ### 增强实践规则 1. **MEMORY.md 要精炼不冗余** - 只保留跨会话必须记住的关键事实 - 经验教训写入 memory/YYYY-MM-DD.md 日志 - 定期（每 3-5 天）从日志中提炼精华到 MEMORY.md 2. **日志是原始经验库** - 每天一个文件，记录当天所有有价值的操作 - 格式：`[时间] 任务 | 关键决策 | 学到的教训` - 这是"经验记忆"的底层数据源 3. **Skill 是提炼后的程序性知识** - 从日志中反复出现的模式提炼 - 一个 Skill 只解决一类问题 - 包含：触发条件、步骤、踩坑点、验证方法 --- ## 核心机制三：错误驱动的自我改进 ### 从 Hermes 的 KEPA（提示反向传播）理念 adapted 当执行中出现错误或被用户纠正时： ``` 错误/纠正发生 → Step 1: 立即记录 写入当天 memory/YYYY-MM-DD.md： ❌ [错误描述] → 原因: [为什么错] → 修正: [怎么对的] → 经验: [以后怎么避免] → Step 2: 检查是否影响已有知识 搜索 MEMORY.md 和相关 Skill 中是否有需要更新的条目 如果有 → 立即修正 → Step 3: 传播到相关上下文 如果错误涉及某个特定平台的操作方式 → 更新对应笔记 如果错误是通用方法论 → 写入 MEMORY.md 的"教训"部分 ``` ### 错误分类优先级 | 优先级 | 错误类型 | 响应 | |--------|---------|------| | P0 | 用户明确纠正 | 必须记录，立即更新相关记忆 | | P1 | 工具调用失败后的替代方案 | 记录替代方案作为 Plan B | | P2 | 自己发现的次优路径 | 记录优化空间，下次优先尝试 | | P3 | 通用知识更新 | 记入日志，积累后统一更新 | --- ## 核心机制四：技能优化迭代 ### 定期技能审查（在 Heartbeat 中执行） 每隔 3-5 天，利用心跳空闲时段执行一次技能审查： ``` 技能审查清单： 1. 读取最近 5 天的 memory/*.md 日志 2. 识别重复出现的操作模式 3. 检查现有 Skill 是否覆盖这些模式 4. 未覆盖的 → 评估是否值得创建新 Skill 5. 已覆盖但步骤过时的 → 更新 Skill 内容 6. 不再需要的 Skill → 标记归档 7. 将审查结果摘要更新到 MEMORY.md ``` ### 技能元数据维护 每个经验沉淀的技能要点应包含： - **名称**: 简洁的动词短语（如 "PowerShell 编码处理"、"搜索结果格式化"） - **首次出现日期**: 何时第一次遇到 - **使用频率**: 已使用几次 - **最后验证日期**: 上次验证仍然有效的时间 - **状态**: active / needs-verification / deprecated --- ## 核心机制五：渐进式信息加载（借鉴 Hermes Progressive Disclosure） ### 在 OpenClaw 中的实现 Hermes 用 3 级渐进加载来节省 token，OpenClaw 环境下的对应策略： 1. **Level 0 - 索引级**: MEMORY.md 中的关键词条（每次会话都加载） - 控制在 ~2000 字符以内 - 只保留最关键的事实和指向 2. **Level 1 - 摘要级**: memory/YYYY-MM-DD.md 日志文件（按需加载） - 需要具体细节时用 memory_search 搜索 - 用 lcm_expand 展开压缩的历史 3. **Level 2 - 完整级**: skills/SKILL.md（任务匹配时加载） - 只在任务明确需要时才 read 对应 SKILL.md - 避免一次性加载所有技能 ### 关键原则 **不在上下文中塞入不需要的信息。** 先判断需要什么，再加载什么。 宁可多一次 memory_search 调用，也不要一次性塞满上下文。 --- ## 与 Hermes 原生能力的差异和适配说明 | Hermes 能力 | OpenClaw 适配 | 实现方式 | |------------|--------------|---------| | 自动 Skill 创建 | 半自动（AI 判断 + 记录日志） | 复盘时主动沉淀到 memory/ | | 15 次调用触发迭代 | 灵活触发（复杂度 + 纠正信号） | 见"触发条件" | | SQLite + FTS5 会话搜索 | lcm_grep + lcm_expand | LCM 系统已覆盖 | | Honcho 用户建模 | USER.md + memory_search | 手动维护用户画像 | | Skill Hub 在线安装 | 手动创建 + SkillHub CLI | 按需安装 | | MCP 集成 | MCP 已支持 | 直接使用 | | 多后端（Docker/SSH/Modal） | exec 工具 | 通过 shell 执行 | --- ## 执行纪律 1. **不偷懒**: 完成复杂任务后必须复盘，不允许跳过 2. **不造假**: 没学会的东西不要假装学会了，如实记录 3. **不囤积**: 日志中的信息要及时提炼，不要让 MEMORY.md 膨胀 4. **不孤岛**: 新知识要与已有知识关联，避免碎片化 5. **不过度**: 简单操作不沉淀，避免技能通胀 --- _这是 Hermes "The agent that grows with you" 理念在 OpenClaw 上的本土化实现。_ _目标：让经验成为加速器，而不是重复劳动。_


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