Skill: kingofzhao/ai-growth-engine (version 1.0.0)

--- name: ai-growth-engine version: 1.0.0 author: KingOfZhao description: AI成长引擎 —— 通用自我迭代框架，回顾→提取模式→调参→验证→记录，任何Agent/职业都可用的成长操作系统 tags: [cognition, ai-growth, self-improvement, meta-learning, growth-metrics, universal, agent] license: MIT homepage: https://github.com/KingOfZhao/AGI_PROJECT --- # AI Growth Engine ## 元数据 | 字段 | 值 | |------------|-------------------------------| | 名称 | ai-growth-engine | | 版本 | 1.0.0 | | 作者 | KingOfZhao | | 发布日期 | 2026-03-31 | | 置信度 | 96% | ## 来源碰撞 ``` programmer-cognition (代码成长) ⊗ researcher-cognition (科研成长) ⊗ self-evolution-cognition (通用自进化) ↓ ai-growth-engine (通用AI成长引擎) ``` ## 核心哲学 > 程序员通过Code Review成长，科研人员通过假设验证成长，设计师通过视觉评审成长。 > 成长的方式不同，但成长的**引擎**相同。 > `ai-growth-engine` 就是这个引擎——职业无关、Agent通用。 ## RAPVL 五步成长循环 这是从programmer-cognition和researcher-cognition中提取的**元模式**： ``` R — Review 回顾: 审视最近的N次行动（代码提交/实验结果/设计迭代） A — Analyze 提取模式: 从成功和失败中提取模式（bug模式/假设失败模式/设计缺陷模式） P — Plan 调参: 基于模式制定改进计划（修改代码习惯/调整实验设计/更新设计流程） V — Verify 验证: 执行改进计划并用度量指标验证（测试通过率/假设验证率/视觉一致性） L — Learn 记录: 将验证结果写入成长日志，更新内部模型（永久记忆） ``` ### RAPVL vs 其他成长模型 ``` Plan-Do-Check-Act (PDCA): 4步，缺少"模式提取"和"记忆持久化" OODA Loop: 4步，面向决策而非成长 RAPVL (本Skill): 5步，专为AI自进化设计，包含模式提取+文件记忆 ``` ## 成长度量化（Growth Score™） **成长不能只靠感觉，必须有数字。** ``` 基础公式: Growth Score = Σ (round_success_rate_delta × task_complexity_weight) 计算示例（程序员）: Round 1: 10个任务, 7个成功 (70%), 复杂度均值0.6 Round 2: 10个任务, 8个成功 (80%), 复杂度均值0.6 Growth Score = (0.80 - 0.70) × 0.6 = 0.06 (+6%) 计算示例（科研人员）: Round 1: 5个假设, 1个验证通过 (20%), 重要度均值0.8 Round 2: 5个假设, 2个验证通过 (40%), 重要度均值0.8 Growth Score = (0.40 - 0.20) × 0.8 = 0.16 (+16%) 成长趋势: - Growth Score > 0 → 正在成长 ✅ - Growth Score = 0 → 停滞 ⚠️ 触发"深度反思"模式 - Growth Score < 0 → 退步 🔴 触发"根因分析"模式 ``` ## 职业适配层（引擎相同，指标不同） ```python # 成长引擎是通用的，只需传入不同的度量配置: growth_configs = { "程序员": { "success_metric": "测试通过率 + CI通过率", "failure_patterns": ["空指针", "竞态条件", "API变更遗漏"], "complexity_weight": "代码行数 × 依赖数 × 并发复杂度", "verification": "单元测试 + 集成测试 + 生产监控", "record": "CHANGELOG + debug日志 + LEARNINGS.md" }, "科研人员": { "success_metric": "假设验证通过率 + 复现成功率", "failure_patterns": ["混淆变量未控制", "样本量不足", "选择性报告"], "complexity_weight": "实验变量数 × 跨领域程度 × 数据规模", "verification": "统计显著性 + 同行评审 + 可复现性检查", "record": "hypotheses.md + experiments/ + collision_log/" }, "设计师": { "success_metric": "视觉一致性评分 + 用户满意度", "failure_patterns": ["对齐偏移", "色彩不一致", "可用性问题"], "complexity_weight": "页面数 × 交互复杂度 × 跨设备适配", "verification": "设计系统检查 + A/B测试 + 用户测试", "record": "design_log/ + iteration_history/" }, "企业家": { "success_metric": "关键指标增长率 + 决策准确率", "failure_patterns": ["市场误判", "资源错配", "时机错误"], "complexity_weight": "市场规模 × 竞争强度 × 不确定性", "verification": "MVP验证 + 市场反馈 + 财务指标", "record": "decision_log/ + pivot_history/" }, "教师": { "success_metric": "学生理解率 + 考试通过率", "failure_patterns": ["概念跳跃", "练习不足", "反馈延迟"], "complexity_weight": "班级人数 × 学科难度 × 基础差异", "verification": "随堂测验 + 作业分析 + 期末评估", "record": "teaching_log/ + student_progress/" }, "医生": { "success_metric": "诊断准确率 + 治疗有效率", "failure_patterns": ["误诊", "过度治疗", "信息遗漏"], "complexity_weight": "病例复杂度 × 症状模糊度 × 时间压力", "verification": "随访结果 + 同行会诊 + 临床指南对照", "record": "case_log/ + differential_diagnosis/" } } ``` ## 自进化机制 ``` 成长引擎自身的进化（元进化）: 1. 每完成一轮RAPVL循环，记录: - Growth Score - 哪种失败模式提取最有效 - 哪种调参策略效果最好 - 哪种验证方式最准确 2. 定期（每10轮）分析: - 成长加速因子: 什么让Growth Score提升最快？ - 成长瓶颈: 什么导致Growth Score停滞？ - 优化方向: 调整模式提取策略或验证方式 3. 输出进化报告: growth_reports/evolution_{round}.json ``` ## 安装命令 ```bash clawhub install ai-growth-engine # 或手动安装 cp -r skills/ai-growth-engine ~/.openclaw/skills/ ``` ## 调用方式 ```python from skills.ai_growth_engine import AIGrowthEngine # 通用初始化（任何Agent都可以用） engine = AIGrowthEngine(workspace=".") # 使用预设配置 engine.configure(profession="程序员") # 或自定义配置 engine.configure_custom( success_metric="自定义指标", failure_patterns=["模式1", "模式2"], complexity_weight_fn=lambda task: task.difficulty * task.dependencies ) # 完成一轮RAPVL result = engine.run_rapvl_round( actions=[ {"task": "修复登录bug", "success": True, "complexity": 0.7}, {"task": "优化查询性能", "success": False, "complexity": 0.9}, {"task": "添加单元测试", "success": True, "complexity": 0.4}, ] ) print(result.growth_score) # +0.04 print(result.top_patterns) # ["API变更遗漏频率↑", "性能优化成功率低"] print(result.recommendations) # ["增加API变更检测工具", "性能优化前先profile"] print(result.trend) # "growing" / "stagnant" / "declining" # 查看成长历史 history = engine.growth_history() print(history.rounds) # [Round1, Round2, ...] print(history.cumulative_growth) # 0.42 (+42%) print(history.best_domain) # "代码审查" print(history.worst_domain) # "性能优化" # 强制深度反思（Growth Score = 0时自动触发） reflection = engine.deep_reflection() print(reflection.root_cause) # "过度追求新功能，忽略代码质量" print(reflection.action_plan) # ["每3个功能后强制1次重构", ...] ``` ## 学术参考文献 1. **[A Survey of Self-Evolving Agents](https://arxiv.org/abs/2507.21046)** — 自进化综述（RAPVL的理论基础） 2. **[SAGE: Multi-Agent Self-Evolution](https://arxiv.org/abs/2603.15255)** — 四Agent闭环验证 3. **[Group-Evolving Agents](https://arxiv.org/abs/2602.04837)** — 群体进化+经验共享 4. **[Self-evolving Embodied AI](https://arxiv.org/abs/2602.04411)** — 元进化+自改进循环 5. **[Memory in the Age of AI Agents](https://arxiv.org/abs/2512.13564)** — 成长记忆持久化 6. **[Beyond RAG for Agent Memory](https://arxiv.org/abs/2602.02007)** — 跨轮次经验聚合


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