智能体反思优化

技能简介

Reflect 是一款智能体自我改进技能，通过分析对话内容提取学习点，将用户纠正和成功经验永久编码到智能体定义中。核心理念：纠正一次，永不再犯。

业务背景

智能体反思优化让AI助手具备自我学习能力。通过自动分析对话中的纠正信号和成功经验，将用户反馈转化为永久改进，实现"纠正一次、永不再犯"。系统按置信度分级识别学习机会，帮助智能体持续进化，减少重复沟通成本，提升服务一致性与专业度。

落地案例：某企业部署客服智能体后，初期频繁出现语气过于生硬的问题。运营团队多次手动纠正后，执行reflect指令，系统自动提取"增加礼貌用语""避免绝对化表述"等学习点，生成智能体更新提案。经负责人审批后应用，后续同类投诉下降，且新场景下智能体能主动调用已学规范，无需重复培训。

能做什么

• 扫描对话识别纠正信号与学习机会
• 按置信度分级（高/中/低）标记学习信号
• 将学习点映射到对应的目标文件或智能体
• 判断学习点是否值得创建为新技能
• 生成结构化改进提案并申请用户确认
• 追踪反思指标与接受率统计

使用说明

安装指令

# 克隆技能仓库
git clone https://github.com/openclaw/skills.git
# 进入技能目录
cd skills/stevengonsalvez/agent-reflect
# 确保依赖工具可用：Read, Write, Edit, Grep, Glob, Bash

基础命令

典型工作流

1. 完成复杂任务后，或收到明确纠正时，执行 reflect
2. 系统自动扫描对话，识别”never”、”always”、”wrong”等高置信度信号
3. 将信号分类映射到代码风格、架构、流程、领域等目标文件
4. 检查是否满足技能创建标准（可复用、非平凡、具体、已验证、无重复）
5. 生成包含变更建议的提案，等待用户确认（Y/N/modify/选择性编号）
6. 获批后应用变更并提交，更新指标数据

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 所有变更需经用户明确批准后方可应用，禁止自动写入
• 仅允许增量添加，不得删除或重写现有规则
• 检测到与现有规则冲突时需警告用户并提供解决策略
• 状态文件默认存储于 ~/.reflect/，可通过 REFLECT_STATE_DIR 修改

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/stevengonsalvez/agent-reflect/SKILL.md
来源类型：GitHub 开源技能仓库