（1304期）进化引擎免费版 – AI Agent 智能纠错进化系统

AI Agent 智能纠错进化系统 面向 AI Agent 的基础自我进化引擎，通过分层记忆架构与反污染防线，让 Agent 从用户纠正中积累经验、避免重复犯错，适用于个人项目经验沉淀与轻量编程助手场景。 使用说明 核心用法 进化引擎免费版是一款面向 AI Agent 的基础自我进化工具，通过本地 Markdown 文件驱动实现纠错学习。用户需在 ./evolution-engine/ 目录下创建 memory.md（热层，≤100 行核心规则）和 corrections.md（纠错层，最近 50 条纠错记录）两层记忆架构。当用户发出明确纠正信号（直接否定、修正、指出错误或偏好表达）时，系统自动将纠错记录写入 corrections.md 并标记"待观察"；在后续同类任务召回时，优先注入纠错教训避免重复犯错。系统还内置自反思机制，完成重要工作后执行"是否达到预期、哪里可以更好、这是模式吗"三问，并将反思结果写入纠错层。 显著优点 零成本部署：纯 Markdown 指令驱动，无需 API Key，不发起网络请求，所有数据本地存储，兼容 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等主流 Agent 平台。反污染设计：建立 2 级防线——永不从沉默推断偏好（避免误录"做对了"），单次纠错不晋升永久规则（避免单点误判），大幅降低虚假规则污染风险。轻量高效：仅热层+纠错层两层架构，token 消耗可控，最近 50 条纠错始终可查，召回时按需加载。即时反馈：用户纠正后立即生效，无需等待训练周期，适合快速迭代场景。 潜在缺点与局限性 功能阉割明显：免费版缺少进化指标度量（无法量化 Agent 是否变好）、无命名空间隔离（多项目易发生跨项目偏好污染）、无自动晋升降级机制（需手动维护记忆层级）、反污染防线不完整（缺少第 3 次确认晋升闭环）。规模瓶颈：热层硬性限制 100 行，无温层/冷层扩展，长期高频使用下需频繁手动压缩；纠错层仅保留最近 50 条，历史经验可能丢失。协作缺失：单 Agent 本地存储，无多 Agent 共享机制，团队场景下经验难以复用。判断依赖人工：模式晋升需手动判断，缺乏付费版的"7 天 3 次自动晋升、30 天未用降级"智能维护。 适合的目标群体 个人开发者：希望 AI 编程助手记住自己的代码风格偏好、避免重复纠正同类错误的独立开发者。轻量项目场景：单项目或低频使用场景，无需多项目隔离的经验沉淀。技术探索者：想低成本验证"AI 自我进化"概念、理解分层记忆架构原理的技术爱好者。教育实验用途：用于教学演示纠错学习机制、反污染防线设计的 AI 教育场景。 使用风险 性能风险：随着 corrections.md 接近 50 条上限，召回时需扫描全量文件，可能影响响应速度；建议定期手动归档过期纠错。数据持久化风险：纯本地文件存储，无云端备份，误删目录或系统重装将导致记忆丢失，重要场景建议配合 Git 版本控制。误学风险：尽管有 2 级防线，用户表达模糊时仍可能误录（如"这样也行"被误判为确认），需定期审计 corrections.md 内容。升级锁定风险：免费版记忆格式与付费版不完全兼容，长期重度使用后迁移至付费版可能需手动整理。多设备同步缺失：无内置同步机制，跨设备使用需自行配置云盘或 Git 同步，否则各端记忆孤立。 原始说明 面向 AI Agent 的基础自我进化引擎，提供纠错学习与反污染防线两大核心能力. 用户明确纠正时记录到纠错日志，召回时优先注入，避免重复犯错. 反污染防线确保永不从沉默推断偏好，单次纠错不晋升永久规则. 基础分层记忆架构（热层加纠错层）降低 token 消耗. 适用于 AI 编程助手避免重复犯错、个人项目经验沉...