（1034期）Self Improving 1.1.3 – 会反思、能进化、越用越懂你

会反思、能进化、越用越懂你 智能体自我改进系统，通过自我反思和用户纠错实现持续学习，支持三级记忆存储与自动晋升机制。 使用说明 核心用法 Self-Improving Agent 是一套让 AI 智能体具备自我反思与持续学习能力的系统架构。它通过三级记忆存储（HOT/WARM/COLD）和自动化的模式识别，让 agent 能够从用户纠错和自身反思中积累经验。 典型使用场景： 用户指出错误后自动记录并改进 完成复杂任务后进行自我评估 识别重复指令并提炼为持久规则 建立项目专属或领域专属的知识库 记忆层级： HOT（memory.md）：≤100行，始终加载，存储高频使用的核心偏好 WARM（projects/, domains/）：按需加载，项目/领域专属模式 COLD（archive/）：归档存储，长期保留但极少访问 学习机制： 自动检测 8 类用户纠错信号和 5 类偏好信号 自我反思日志记录任务完成后的改进点 3次成功应用后自动晋升至更高层级 30/90天未使用自动降级归档 显著优点 知识复利：无需手动维护，学习成果持续累积 精准归因：每次引用记忆时标注来源文件和行号 弹性架构：支持项目级、领域级、全局三级命名空间隔离 冲突消解：明确的优先级规则（具体>通用，新近>陈旧） 透明可控：支持完整导出、统计查询、定向遗忘 潜在缺点与局限性 依赖显式信号：不会从沉默或观察中推断偏好，可能遗漏隐性反馈 冷启动问题：需要积累一定纠错/反思数据才能体现价值 存储边界：用户本地 ~/self-improving/ 目录，跨设备不自动同步 晋升延迟：3次触发规则可能让高频但低价值的模式过早固化 无网络能力：明确禁止外部 API 调用，无法利用云端知识库 适合人群 与 AI 进行长期、深度协作的重度用户 需要维护多个项目上下文的开发者/创作者 对输出质量有稳定预期、愿意投入时间纠错的用户 偏好本地优先、数据可控的隐私敏感型用户 常规风险 数据残留：本地文件删除前需确认，误删导致学习丢失 模式固化：过早晋升的规则可能难以修正，需手动干预 隐私泄露：虽承诺不存储凭证/健康数据，但用户仍需审核 corrections.md 内容 上下文爆炸：极端情况下可能触发优雅降级，部分记忆不被加载 原始说明 Self-reflection + Self-criticism + learning from corrections. Agent evaluates its own work, catches mistakes, and improves permanently.