🧬 Agent Evolution System (AES)

基于生物学进化论的 Agent 能力进化框架

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🎯 项目目标

通过模拟生物进化过程（基因编码、变异、选择、进化树追踪），实现 Agent 能力的持续进化和优化。

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🧬 核心概念

生物学概念	Agent 系统映射
基因 (Gene)	MBTI 人格维度 + 成长背景参数
DNA	Agent 完整配置（人格 + 背景 + 技能）
变异 (Mutation)	人格微调/背景演进/技能重组
选择 (Selection)	基于任务完成率/用户满意度的筛选
进化树	能力演进历史追踪
适应度	综合效率评分

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📁 项目结构

agent_evolution_system/
├── core/                    # 核心模块
│   ├── genome.py            # 基因组（MBTI+ 背景）
│   ├── mutation.py          # 变异引擎
│   ├── selection.py         # 选择评估
│   └── evolution_tree.py    # 进化树追踪
├── agents/                  # Agent 定义
│   ├── base_agent.py        # 基础 Agent 类
│   └── agent_profiles.py    # 现有 Agent 配置
├── evaluation/              # 评估系统
│   ├── metrics.py           # 评估指标
│   └── collector.py         # 数据收集
├── history/                 # 进化历史
│   ├── versions/            # 版本快照
│   └── trees/               # 进化树可视化
├── examples/                # 使用示例
└── tests/                   # 测试用例

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🚀 快速开始

from core.genome import AgentGenome
from core.mutation import MutationEngine
from core.evolution_tree import EvolutionTree

# 创建 Agent 基因组
genome = AgentGenome('Echo')
print(f"MBTI 类型：{genome.mbti.get_mbti_type()}")
print(f"思维风格：{genome.background.get_thinking_style()}")

# 产生变异
mutator = MutationEngine()
mutated = mutator.mutate(genome)

# 追踪进化
tree = EvolutionTree('Echo')
tree.add_generation(genome, fitness=0.85, timestamp=datetime.now())
tree.visualize_personality_tree()

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📊 验收标准

功能验收

• MBTI 编码准确（16 种人格类型）
• 背景编码完整（多维度参数）
• 变异机制有效（人格/背景/技能）
• 进化树可视化
• 版本控制可回滚

效果验收

• 任务完成率 +10%
• 用户满意度 +0.5 分
• 响应时间 -20%
• 错误率 -30%

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📅 开发计划

阶段	时间	任务	验收
Phase 1	本周	核心框架	单元测试通过
Phase 2	下周	评估系统	指标收集正常
Phase 3	下下周	集成测试	A/B 测试通过
Phase 4	月底	GitHub 发布	公开仓库

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📝 版本历史

版本	日期	内容	状态
v0.1	2026-02-27	项目初始化	✅
v0.2	TBD	核心模块	⏳
v1.0	TBD	首个可用版本	⏳

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📄 许可证

MIT License

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👥 团队

• 开发者: Echo (基于用户方案)
• 灵感来源: 生物学进化论 + MBTI 人格理论

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最后更新：2026-02-27