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Agent 自主进化引擎——让 AI agent 像生物进化一样持续变强。 核心循环：感知差距 → 搜索方案 → 设计实验 → 跑实验 → 选赢家 → 固化 → 下一轮。 使用场景：定期自主进化、能力升级、工作流优化、skill/工具迭代。 关键词：进化, evolution, self-improve, A/B test, 实验。
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基于 SOC 职业分类
| name | self-evolve-agent |
| description | Agent 自主进化引擎——让 AI agent 像生物进化一样持续变强。 核心循环：感知差距 → 搜索方案 → 设计实验 → 跑实验 → 选赢家 → 固化 → 下一轮。 使用场景：定期自主进化、能力升级、工作流优化、skill/工具迭代。 关键词：进化, evolution, self-improve, A/B test, 实验。 |
生物进化的核心机制：变异 → 选择 → 保留。 这个 skill 把同样的机制应用到 agent 自身——不断发现可改进的角度，用实验找到更好的方案，然后永久固化。
Self-Evolve 是一个 meta-skill——它不解决具体业务问题，而是让 agent 自身变强。
self-think 的边界：self-think 进行反思并发现短板（诊断），self-evolve 对短板寻找解法并跑实验验证（治疗）。当被以下情况触发时，请启动 Self-Evolve：
self-think 建议进化，或是 cron/HEARTBEAT 定时唤醒。每次触发此技能，你必须执行一次且仅执行一次“滴答巡航”（Tick Handler），绝不能无视状态机一次性跑完实验全流程。 完整并发状态机制及操作边界，请细读： 执行状态机与四步巡航协议
state.json 的活跃实验。jsonl 记录。OBSERVING。部署要求参考 模板与输出规范。🚨 注意：部署新实验并更新状态机锁后，本轮巡航彻底结束，必须强制停止（Exit对话），等待下一次唤醒！
你需要严格遵照以下文件来展开进化，严禁凭感觉行事：