《OpenClaw100讲》
15. OpenClaw,光速进化
有人问我,说为什么别人的OpenClaw进化得比较快,而我的OpenClaw进化得比较慢?
你缺少了一个自我进化的skill,今天分享一个skill,能够极大加速OpenClaw的进化速度,让你快速养出“超级龙虾”。
skill:self-improving-agent。
老规矩,通过跟OpenClaw聊天来安装与学习。
让OpenClaw帮我们安装self-improving-agent,并系统性介绍。

装好后,她会在workspace下建立一个.learnings文件夹,以及三个md文件:

1. LEARNINGS.md:记录我们对她进行的纠正;
2. ERRORS.md:记录执行过程中的失败与异常;
3. FEARTURE_REQUESTS.md:记录我们需要她扩展的新能力;
然后,在与OpenClaw沟通的过程中,她会地捕捉命令失败、我们对OpenClaw的纠正,或者是外部调用API失败、发现更好的方法等各种情况,并将经验学习到这些文件里。
self-improving-agent有两个很大的亮点:
1. 纯prompt架构,无需任何外部的依赖;
2. 无需要任何的API Key;
self-improving-agent的生效有两种常见的方式:
第一种,方式是将它的进化规则写入到Agents.md里。

第二种,设置一个hook,让它自动响应,执行自动的升级计划。
让OpenClaw启用self-improving-agent的hook机制:

她跟我说的比较模糊,我让她说一下详细的步骤:

安装好hook之后,重启龙虾,hook就生效了。

她还将这次学习到的经验更新到了记忆系统里。
今天这个case,她最开始只告诉我结果,没有告诉我是怎么做的。所以我希望让他把这个学习到的经验记录到人格系统里。

你看,人格系统也进化了:

相关的case,我问他会不会把这个学习和记录到self-improving-agent里。

你看,也记录到LEARNINGS里了。
关于LEARNINGS.md,哪些东西会被记录起来,会进化哪些东西?

她主要记录这四类内容:
1. 用户纠正;
2. 知识盲区;
3. 最佳实践;
4. 简化与强化;
举一个“用户纠正”的例子:

你看,安装skill没有遵循安全规范,被记录了下来。
再来看一个“最佳实践”的例子:

未来新增飞书机器人,默认使用allowlist模式,而不是open模式。
我们还可以设置一个定时任务,让OpenClaw每天告诉我们,每天进化了一些什么,以及有哪些内容写到了人格系统里。

OpenClaw建议我用cron来实现。
好,我们来测试一下效果。

咦,生效了,给我了记录学习到的内容,以及人格系统的升级。
OK,最后做一个总结,想要龙虾进化快:
1. 安装一个技能self-improving-agent;
2. 设置hook让她自动进化;
3. 每天设置一个定时任务,看看进化的内容;
下一讲和大家深入聊聊OpenClaw的hook机制。
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