EvoAgentX 工作流集成

将 EvoAgentX 框架与 OpenClaw 集成，以支持自演化（self-evolving）的智能体工作流。

何时使用此技能

在以下场景中使用该技能：

• 构建需要随时间持续演化的多智能体工作流
• 评估并优化现有智能体工作流
• 实现基因组演化协议（Genome Evolution Protocol, GEP）
• 构建具备自我改进能力的智能体系统
• 将静态工作流迁移为自演化工作流

快速开始

CLI 使用方式

该技能为 EvoAgentX 操作提供命令行接口：

# 检查 EvoAgentX 是否已安装
python3 scripts/evoagentx_cli.py status

# 获取安装说明
python3 scripts/evoagentx_cli.py install

# 查看使用示例
python3 scripts/evoagentx_cli.py examples

# 创建工作流模板
python3 scripts/evoagentx_cli.py create-workflow 
  --name ResearchWorkflow 
  --description "A research automation workflow"

# 检查 EvoAgentX 状态
python3 scripts/evoagentx_cli.py check

安装

# 安装 EvoAgentX 框架
pip install evoagentx

# 验证安装是否成功
python3 -c "import evoagentx; print(evoagentx.__version__)"

1. 创建基础工作流

运行 create-workflow 后，编辑生成的 Python 文件：

from evoagentx import Agent, Workflow

class MyWorkflow(Workflow):
    async def execute(self, context):
        # 在此处编写您的工作流逻辑
        result = await self.run_agents(context)
        return result

2. 启用自演化能力

from evoagentx.evolution import EvolutionEngine

engine = EvolutionEngine()
optimized_workflow = await engine.evolve(
    workflow=MyWorkflow(),
    iterations=10,
    evaluation_criteria={"accuracy": 0.95}
)

核心概念

工作流（Workflows）

• 多智能体协同编排
• 状态管理
• 工具集成

演化策略（Evolution Strategies）

• TextGrad：提示词优化
• AFlow：工作流结构优化
• MIPRO：多步推理优化

基因组（Genomes）

编码的成功模式，包含以下要素：

• 任务类型分类
• 方法论路径
• 结果度量指标
• 上下文依赖要求

常见模式

模式 1：研究型工作流演化

# 从基础研究工作流启动
workflow = ResearchWorkflow()

# 进行演化以提升效果
evolution = await workflow.evolve(
    dataset=research_queries,
    metric="comprehensiveness"
)

模式 2：工具选择优化

# EvoAgentX 自动选择最优工具
workflow = AgentWorkflow(
    tools=["web_search", "browser", "file_io"],
    auto_select=True
)

安全注意事项

• 所有演化过程均在本地执行（无数据外泄风险）
• 基因组中不包含任何凭证信息
• 评估过程尽可能使用合成数据

参考资料

• EvoAgentX GitHub 仓库：https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX
• 文档地址：https://evoagentx.github.io/EvoAgentX/
• arXiv 论文：https://arxiv.org/abs/2507.03616

版本

1.0.0 —— 初始发布版本，包含核心 EvoAgentX 集成功能