分析智能体表现并优化提示、参数、工作流和策略,实现持续自我改进。
Agent Self-Improve是一项面向实际任务的技能,主要用于Agent 自我改进系统,实现真正的自我进化能力;1. 性能分析器;
提示词优化;工作流重组;SelfImprovementSystem;License。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
Agent 自我改进系统,实现真正的自我进化能力。
npm install
const { SelfImprovementSystem } = require('./src');
const selfImprove = new SelfImprovementSystem({
metrics: ['latency', 'accuracy']
});
// 分析性能
const analysis = await selfImprove.analyze(async () => {
return await agent.process(input);
});
// 执行改进
const improvement = await selfImprove.improve({
strategy: 'prompt-optimization'
});
npm test
MIT