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mlfirst

如何实现自我进化的 AI 的 Skills?

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  •   mlfirst · 9 小时 26 分钟前 · 204 次点击

    有没有办法能让 ai 自进化,例如实现下面这个需求 我需要使用 playwright-cli + playwright skills 对一个程序进行测试 我告诉他需要测试这个页面或者说爬取某些数据 假设这个平台为 B 站然后我需要获取 B 站热搜条目的前十个视频的链接

    第一次 通过语义识别并自动保存为 skills 或者脚本

    第二次 相同目标直接运行该 Skill 并对每次操作进行综合评分并计算总评分

    第三次 运行 skills 或者脚本 如果出现意外情况 需要降级到下面

    实现: 如果出现错误的操作 重新实现操作 如果存在更优秀的操作 记录该操作 如果出现没必要的操作就删除该操作

    统计分析: 完成后重新计算每步评分和总评分并判断是否需要更新 Skill

    错误回滚: 无法完成该步骤 就会回滚 到该步骤评分最高方法 如果还无法完成 就会回滚 总评分最高的 skills

    主要实现目标 Skill 复用 执行过程评分 反馈优化 Skill 失败回滚 + 策略选择 自我进化

    期望是 能支持本地 cli 直接调用 例如 使用 claude -p "/playwright-cli xxxx" 去安全沙盒执行同时支持多种 cli 做出来的 skill 需要支持版本管理 和 可复用 跨平台使用 这里会使用到 多 skills 怎么让他读取完全部上下文而不丢失 实现持久化对话 和 支持 给 skills 扩充功能 需要返沪数据提取并持久化 支持定时任务 去执行某个任务

    johnsun0821
        1
    johnsun0821  
       2 小时 28 分钟前
    你的这个思路,其实就是 hermes agent 的实现逻辑呀,强化了自我反思和持续运行机制。
    实现逻辑
    用户交互 → 工具调用 → 任务完成

    自主技能创建 → 技能自我改进

    持久化记忆 (MEMORY.md, USER.md)

    FTS5 会话搜索 + LLM 摘要

    Honcho 辩证式用户建模

    下次对话:注入记忆 + 用户模型 → 更好的响应
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