Recursive Self Improvement

递归自我改进系统

核心模式

系统有两种基本工作模式，根据系统状态自动切换：

1. 修复模式 (REPAIRING)

触发条件： 检测到错误或异常 工作流程：

1. 错误识别（类型/位置/影响）

2. 根因分析

3. 修复方案设计

4. 代码/逻辑变更

5. 单元测试

6. 集成测试

7. 验证通过？→ 是则标记已修复，否则回到步骤1

系统状态： REPAIRING → REPAIRED → STABLE

2. 优化模式 (OPTIMIZING)

触发条件： 系统稳定运行，无错误超过 N 轮 工作流程：

1. 性能指标收集

2. 代码复杂度分析

3. 重构方案设计

4. 迁移计划

5. 分步实施

6. 回归测试

7. 指标对比

8. 是否有提升？→ 是则标记已优化，否则保留原样

系统状态： OPTIMIZING → OPTIMIZED → STABLE

状态标记

• -INITIAL: 初始状态
• -REPAIRING: 修复模式中
• -OPTIMIZING: 优化模式中
• -STABLE: 稳定运行
• -ERROR: 检测到错误
• -OPTIMIZED: 已优化完成

并发执行引擎

系统支持多任务并发执行：

任务池 → 智能调度 → 并发执行 → 结果收集

调度策略：

• -基于任务复杂度
• -考虑历史成功率
• -预测执行时间
• -动态调整并发数

默认配置：

• -并发工作池大小：4
• -超时时间：5秒
• -重试次数：3

自动化测试框架

系统内置测试框架：

测试类型：

• -单元测试：验证单个功能
• -集成测试：验证模块间交互
• -性能测试：验证性能指标

测试覆盖率：

• -目标覆盖率：80%+
• -关键路径覆盖率：100%

性能监控仪表盘

实时监控以下指标：

系统状态：

• -当前版本
• -运行轮次
• -系统模块

性能指标：

• -并发任务数
• -平均执行时间
• -吞吐量（任务/分钟）
• -CPU 使用率
• -内存使用率

智能任务调度器

基于历史数据和预测的智能调度：

优先级计算：

1. 任务复杂度评估

2. 历史成功率分析

3. 最近性能趋势

4. 截止时间紧迫性

调度策略：

• -高优先级任务优先执行
• -同优先级任务 FIFO
• -动态调整资源分配

自适应学习引擎

从执行中学习，持续优化：

学习内容：

• -任务执行成功率
• -性能瓶颈识别
• -模式识别

预测能力：

• -任务成功率预测
• -性能趋势预测
• -资源需求预测

错误预测系统

提前识别潜在错误：

预测维度：

• -任务类型模式
• -资源使用模式
• -时间分布模式

预测阈值：

• -低置信度：60%
• -中置信度：80%
• -高置信度：90%

异常恢复系统

智能错误处理和恢复：

内置策略：

• -TIMEOUT: 重试 + 指数退避
• -MEMORY_ERROR: 并行化处理
• -CONCURRENCY_LIMIT: 动态调整并发数

恢复流程：

1. 错误检测

2. 策略匹配

3. 执行恢复

4. 验证结果

运行记录格式

每次运行记录使用标准格式：

{
  "timestamp": "2026-02-05T21:55:00Z",
  "mode": "REPAIRING | OPTIMIZING | STABLE",
  "action": "fix | refactor | validate | monitor",
  "previous_state": "状态名称",
  "current_state": "状态名称",
  "details": "详细描述",
  "results": {
    "key1": true/false,
    "key2": "value"
  }
}

版本管理

系统自动管理版本：

版本格式： vN.M 升级规则：

• -v1.0: 基础框架
• -v2.0: 添加并发、测试、监控
• -v3.0: 添加智能调度、学习引擎、错误预测
• -v4.0: 添加恢复系统、完整生态

升级条件：

• -完成 N 轮优化
• -累计改进 10+ 项
• -持续稳定运行 24 小时

使用建议

何时使用：

• -需要持续改进的复杂系统
• -有明确性能指标的项目
• -需要自动化测试和验证的流程
• -多模块并行处理的任务

最佳实践：

1. 初始化时定义明确的性能基线

2. 每次优化后进行回归测试

3. 定期检查错误预测和建议

4. 保留优化历史用于分析

配置参数

可在配置文件中调整：

{
  "optimization": {
    "min_stable_rounds": 3,
    "max_concurrent_tasks": 8,
    "timeout_seconds": 5
  },
  "testing": {
    "target_coverage": 80,
    "critical_coverage": 100
  },
  "monitoring": {
    "metrics_interval": 60,
    "alert_thresholds": {
      "cpu": 80,
      "memory": 90
    }
  }
}

资源

• -[工作流程](references/workflows.md) - 详细工作流程和模式识别
• -[使用示例](references/examples.md) - 运行记录格式和示例