workbuddy通过多源反馈采集、三层自我进化与agent-memory校准实现持续个性化适配：实时捕获五类结构化信号，经self-improving-agent分层生成可回滚变更，再由带时间戳的策略向量动态加权与冲突仲裁确保行为收敛于用户真实意图。
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如果您在使用WorkBuddy过程中观察到其响应内容随时间愈发贴合您的表达习惯、任务偏好或行业术语，这正是其实时反馈机制与自我进化能力协同作用的结果。该机制并非被动记录日志，而是通过多层闭环信号采集、结构化归因与策略级更新，驱动AI行为持续校准。以下是实现该能力的具体路径：
一、实时反馈信号的多源采集与结构化归因
WorkBuddy在每次任务交互中同步捕获五类可量化反馈信号，并自动绑定至对应执行单元（如Skill调用、模型生成段落、浏览器操作动作），避免笼统归因。系统不依赖用户主动打分，而是从行为痕迹中提取强信号。
1、显式修正信号：用户在对话区对某段输出点击「编辑重写」或直接输入修订后文本，系统将原输出与修订文本对齐，标注差异类型（如术语替换、逻辑补全、格式调整）。
2、隐式否定信号：用户对某步结果连续两次执行「撤回」操作，或在30秒内未进行任何后续交互即切换至新任务，触发低置信度标记。
3、跨会话引用信号：用户在新任务中直接引用前序任务中某段AI输出（如“按上次分析的第三点继续推演”），系统自动建立语义锚点关联，强化该段落的权重。
4、批注定位信号：用户在Excel/PPT等附件上添加批注并锚定具体单元格或幻灯片页码，系统解析批注文本中的动词（如“删除”“合并”“补全”）与位置坐标，生成可执行的修正指令。
5、MCP协议回传信号：当启用MCP连接外部服务（如企业NLP平台）时，服务端返回的校验失败码（如code=422, reason="术语不匹配"）被实时注入当前任务记忆流，作为领域适配失败证据。
二、基于Self-Improving-Agent的三层进化执行
采集到的反馈信号被送入self-improving-agent模块，该模块采用三层异步处理架构，确保进化动作不影响当前任务执行。每一层均生成可验证、可回滚的变更指令，写入专属进化事务日志。
使用 draw.io（.drawio 格式）和 SVG 生成兼容 Microsoft Visio 的架构图。当用户需要以下任一场景时触发： - 用于 Visio 或技术文档的架构/系统/网络图 - 带连接标注的分层控制系统图 - 将 draw.io XML 转换为稳定、可嵌入的 SVG - 修复 Visio 或 draw.io 无法打开的故障排查类图表 - 任何需专业级布局且文本可编辑的图表
1、工作记忆层即时微调：针对单次任务中高频出现的修正类型（如连续3次要求“将百分比统一保留一位小数”），在当前会话内动态覆盖数字格式化规则，无需重启或重载模型。
2、情节记忆层模式沉淀：将跨会话重复出现的反馈模式（如用户始终拒绝使用“综上所述”作为段落结尾）固化为个性化表达约束，写入USER.md的「沟通禁忌」区块，并在下次生成前强制过滤。
3、语义记忆层知识重构：当某类术语修正（如将“LTV”自动扩展为“用户生命周期价值（LTV）”）在7日内被触发超15次，触发知识注入流程——自动检索内部知识库中相关定义，生成标准化术语卡片，同步更新至所有关联Skill的提示词模板中。
三、Agent-Memory驱动的长期行为校准
agent-memory模块作为长期记忆中枢，将前述两层产生的进化结果进行时空对齐与冲突消解。它不存储原始反馈数据，而是维护一组带时间戳与置信度标签的行为策略向量，确保进化方向始终收敛于用户真实意图而非噪声干扰。
1、策略向量初始化：每个新用户首次完成5个任务后，系统自动生成初始策略向量集，包含「格式偏好」「术语接受度」「步骤粒度倾向」三个主维度，各维度初始值设为中性（0.5）。
2、向量动态加权：每次有效反馈信号触发时，对应维度的权重系数按衰减函数更新（如t-7日内的信号权重为1.0，t-30日为0.3），避免历史偏差长期主导当前行为。
3、冲突仲裁机制：当不同反馈信号指向矛盾方向（如某次要求“精简至3点”，另一次要求“展开每点至200字”），系统启动仲裁流程——优先采纳最近72小时内高置信度信号（如批注锚定+显式重写），并生成解释性提示：“检测到格式偏好波动，已按最新指令优先适配，是否永久锁定此粒度？”
