智能体自进化：让它越用越好

自进化:从简单到前沿的几条路

由浅入深:

1. 反思记忆(最实用):每次任务后总结一条经验,存起来,下次带上。
2. 经验/案例库:把成功解法存下,遇到相似问题检索复用(像给经验做 RAG)。
3. 自动优化提示/技能:根据失败自动改自己的提示词、或新增一个 skill。
4. (前沿)在线学习:真去更新模型参数——这就接近下一章的"训练"了。

🔧 上手:给小雅一本"复盘笔记"

下面 复制即可运行。每做完一次任务,让它提炼一条经验存起来;下次任务自动带上这些经验：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="你的KEY", base_url="https://api.deepseek.com")

def chat(prompt: str) -> str:
    return client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat", messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    ).choices[0].message.content

experience = []     # 复盘笔记：存下可复用的经验

def do_task(task: str) -> str:
    hints = "\n".join(f"- {e}" for e in experience) or "（暂无）"
    answer = chat(f"过往经验(参考)：\n{hints}\n\n任务：{task}")
    # 复盘：让它从这次任务提炼一条"下次能做得更好"的经验，存进笔记
    lesson = chat(f"任务：{task}\n你的回答：{answer}\n请用一句话总结一条下次能做得更好的经验。")
    experience.append(lesson)
    return answer

print("第 1 次：", do_task("帮我写一句咖啡店开业标语"))
print("\n📓 复盘笔记：", experience)
print("\n第 2 次：", do_task("帮我写一句书店开业标语"))   # 这次带着上次的经验干

第二次任务时,它已经带着第一次的复盘经验了。这就是最朴素的自进化:做 → 复盘 → 存 → 下次更好,一个会自我改进的闭环。

进阶玩法

• 把经验库换成向量库(呼应 a2.4):遇到新任务,先检索"最相似的过往经验",而不是全带上。
• 给经验打分/淘汰:只留真正有用的,防止笔记越攒越乱。
• 多个智能体共享一本经验库:一个踩的坑,全队都避开。

我的智能体反复做这类任务:『___』(我来描述)。请帮我设计一个简单的'自进化'方案:每次任务后该提炼什么样的经验、怎么存、下次怎么用、以及怎么防止它总结出没用或错误的经验。