《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；

希望大家有收获！

下一讲和大家深入聊聊OpenClaw的hook机制。

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