Agent Autonomy Pro

自主智能体增强系统 — 任务自动拆解、工具调用、多步执行、向量记忆

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此 CTA 由 OpenClaw 自动插入 - 2026-04-15

🤖 Agent Autonomy Pro — 自主智能体增强系统

核心能力：

• ✅ 任务自动拆解（Goal → Subtasks → Actions）
• ✅ 工具调用自动化（浏览器/文件/API）
• ✅ 多步任务自主执行（无需人工确认）
• ✅ 向量记忆集成（语义检索长期记忆）
• ✅ 执行监控与自动恢复

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架构设计

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Autonomy Engine                               │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐             │
│  │Task Planner │  │Tool         │  │Execution    │             │
│  │(任务拆解)   │  │Orchestrator │  │Monitor      │             │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Vector Memory Layer                           │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐             │
│  │Embedding    │  │Similarity   │  │Context      │             │
│  │Generator    │  │Search       │  │Injection    │             │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Tool Layer                                    │
│  ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐  │
│  │Browser  │ │File     │ │Web      │ │Message  │ │Cron     │  │
│  │Control  │ │System   │ │Fetch    │ │System   │ │Scheduler│  │
│  └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

---

核心功能

1. 任务自动拆解 (Task Planner)

输入：用户目标（自然语言）
输出：DAG 任务图（可并行执行）

示例：

用户：研究 AI 新闻并发布到知乎

拆解：
├─ P0: 获取最新 AI 新闻 (web_fetch)
├─ P1: 分析热点趋势 (LLM analysis)
├─ P2: 生成知乎文章草稿 (LLM writing)
├─ P3: 发布到知乎 (browser automation)
└─ P4: 记录执行结果 (memory update)

2. 工具调用自动化 (Tool Orchestrator)

自动选择工具：

• 信息获取 → web_fetch / browser
• 文件操作 → read / write / edit
• 发布外展 → message / browser
• 定时任务 → cron

执行策略：

• 串行：依赖前一步结果的任务
• 并行：独立任务同时执行

3. 向量记忆集成 (Vector Memory)

轻量级方案（无需外部依赖）：

• 使用 TF-IDF + 余弦相似度
• 本地存储：memory/vector-index.json
• 语义检索：输入查询 → 返回相关记忆

记忆层级：

1. HOT RAM: SESSION-STATE.md（当前工作上下文）
2. WARM: memory/vector-index.json（语义检索）
3. COLD: MEMORY.md + memory/*.md（长期记忆）

4. 执行监控 (Execution Monitor)

心跳协议：

• 每任务更新 tasks/execution-heartbeat.txt
• 超时检测：>5min 无进展 → 自动重试
• 失败恢复：记录失败原因，切换策略

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使用方法

基础用法

// 1. 加载自主引擎
const autonomy = require('./skills/agent-autonomy-pro/index.js');

// 2. 定义目标
const goal = "研究 AI 新闻并发布到知乎";

// 3. 自动执行
await autonomy.execute(goal);

高级用法

// 自定义任务拆解策略
const plan = await autonomy.plan(goal, {
  maxParallel: 3,           // 最多并行任务数
  timeoutPerTask: 300,      // 单任务超时 (秒)
  retryOnFailure: true,     // 失败自动重试
  useVectorMemory: true     // 启用向量记忆检索
});

// 执行并监控
const result = await autonomy.run(plan, {
  onProgress: (task, status) => console.log(`${task}: ${status}`),
  onComplete: (result) => saveToMemory(result)
});

---

向量记忆实现

轻量级 TF-IDF 方案

无需外部依赖，纯 JavaScript 实现：

class VectorMemory {
  constructor(indexPath = 'memory/vector-index.json') {
    this.indexPath = indexPath;
    this.documents = [];
    this.load();
  }
  
  // 添加文档
  add(text, metadata = {}) {
    const doc = {
      id: Date.now(),
      text,
      metadata,
      vector: this.computeTFIDF(text)
    };
    this.documents.push(doc);
    this.save();
  }
  
  // 语义搜索
  search(query, topK = 5) {
    const queryVector = this.computeTFIDF(query);
    const scores = this.documents.map(doc => ({
      ...doc,
      score: cosineSimilarity(queryVector, doc.vector)
    }));
    return scores.sort((a, b) => b.score - a.score).slice(0, topK);
  }
  
  computeTFIDF(text) {
    // TF-IDF 实现
  }
}

使用示例

const memory = new VectorMemory();

// 添加记忆
memory.add("用户偏好中文交流，不喜欢表格和 emoji", {
  type: 'preference',
  timestamp: Date.now()
});

// 检索相关记忆
const related = memory.search("用户沟通偏好");
console.log(related[0].text);
// → "用户偏好中文交流，不喜欢表格和 emoji"

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自主执行工作流

示例：AI 新闻研究 → 发布

1. 目标接收
   └─ "研究今日 AI 新闻并发布"

2. 任务拆解 (Task Planner)
   ├─ T1: 获取新闻 (web_fetch 3 个来源)
   ├─ T2: 分析热点 (LLM 总结 Top5)
   ├─ T3: 生成文章 (LLM 写作 800 字)
   ├─ T4: 发布知乎 (browser automation)
   └─ T5: 记录结果 (memory update)

3. 并行执行 (Tool Orchestrator)
   ├─ T1a: fetch 36kr.com ✅
   ├─ T1b: fetch xix.ai ✅
   └─ T1c: fetch zhihu.com ✅

4. 结果聚合
   └─ 合并 3 个来源 → Top10 新闻

5. 内容生成
   └─ LLM 生成 800 字分析文章

6. 发布执行
   └─ browser → 知乎 → 发布成功

7. 记忆更新
   └─ 添加执行记录到向量记忆

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配置选项

{
  "autonomy": {
    "enabled": true,
    "maxParallelTasks": 3,
    "timeoutPerTask": 300,
    "retryOnFailure": true,
    "maxRetries": 3
  },
  "vectorMemory": {
    "enabled": true,
    "indexPath": "memory/vector-index.json",
    "topK": 5,
    "minScore": 0.3
  },
  "monitor": {
    "heartbeatInterval": 60,
    "staleThreshold": 300,
    "autoRestart": true
  }
}

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定价

服务	价格	交付
系统部署	¥1,999	完整配置 + 培训
工作流定制	¥999/个	个性化工作流设计
月度维护	¥499/月	每周优化 + 支持

首单优惠：前 3 名 50% OFF

支付：支付宝扫码（1 步完成）

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案例研究

案例 1：自动外展系统

• 目标：GitHub 外展 100 个用户
• 拆解：搜索→筛选→生成消息→发送→追踪
• 结果：3h 完成，12 回复，2 转化

案例 2：内容发布流水线

• 目标：每日 AI 新闻发布
• 拆解：抓取→总结→排版→发布→分析
• 结果：全自动，每日 08:00 发布

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Created: 2026-04-13 | Version: 1.0.0 | Author: 潇涵 XIAOHAN