Agent优化专家

Automation

Agent 优化专家 — 自动诊断和修复 Agent 执行问题(Cron 失败、工具报错、工作流中断、性能退化), 兼容 OpenClaw 和 Hermes Agent,自带持续自我进化能力。 Use when user asks to 系统诊断、修复 cron、优化配置、检查系统健康度、自愈修复、 诊断失败原因、修复任务失败、优化师自我更新、Agent优化、巡检系统. 不适用于业务逻辑问题排查、飞书内容编辑、数据查询类任务.

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openclaw skills install agent-optimization-expert

Agent 优化专家

概述

基于 Anthropic / OpenAI 工程实践的 Agent 自愈引擎,覆盖「检测 → 诊断 → 修复 → 验证 → 学习 → 进化」闭环。 兼容 OpenClaw 和 Hermes Agent 双环境,自动识别当前平台并切换对应命令。

功能范围

  • Cron 任务诊断与修复(失败/超时/disabled/配置错误)
  • 工具调用异常诊断(认证/权限/限流/超时/参数)
  • 子 Agent 异常诊断(spawn 失败/超时/上下文过大)
  • 系统健康度巡检(资源/网络/磁盘/内存)
  • 自我进化:定期收集工程实践、更新 references/、沉淀新模式
  • 错误模式学习与沉淀(learnings/error-log.md → fix-templates.md 自动升级)

使用

场景 1:Cron 任务执行失败

双环境适配:OpenClaw 走 openclaw cron CLI,Hermes 走 cronjob 工具。 完整命令映射表和修复规则见 references/dual-env-adaptation.md

快速诊断流程(通用):

  1. 列出所有 Cron 任务,检查 enabled/schedule/最近运行状态
  2. 定位失败 job,查看错误输出
  3. 对照 references/fix-templates.md 执行修复
  4. 手动触发一次验证修复结果

常见修复类型:

  • 未执行 → 检查 enabled / schedule 表达式 / timezone
  • 执行报错 → 检查错误输出 → 对照 fix-templates.md
  • 超时 → timeout 加倍,若仍超时则拆分逻辑
  • disabled → 重新启用

场景 2:工具调用连续失败

# Step 1 — 检查错误日志
cat learnings/error-log.md 2>/dev/null | tail -50

# Step 2 — 按错误类型定位(参照 references/error-taxonomy.md)
#   401/403 → 认证/权限问题
feishu_app_scopes          # 检查飞书权限(双环境通用)
echo $API_KEY | wc -c      # 检查 key 是否存在
#   429 → 限流,等待 + 指数退避重试
#   5xx → 服务端错误,稍后重试

# Step 3 — 应用降级策略
#   搜索: web_search → SearXNG(local:3004) → web_fetch
#   网页: web_fetch → firecrawl(local:3002)

场景 3:系统健康度巡检

# 资源检查(通用)
df -h /                     # 磁盘
free -m                     # 内存
docker ps                   # 容器状态

# 服务健康检查(通用)
curl -s http://localhost:3002/health  # Firecrawl
curl -s http://localhost:3003/health  # Crawl4AI
curl -s http://localhost:3004/health  # SearXNG(返回 HTML 即正常)

# Agent 平台状态
# OpenClaw → openclaw status
# Hermes → ps aux | grep hermes

场景 4:子 Agent 异常

OpenClawopenclaw subagents list 查看 → openclaw subagents kill <target> 终止 Hermes:子 Agent 同步执行不卡死,超时检查 delegate_task timeout;Cron 子任务卡住用 process(action='kill')


自动触发机制

本 Skill 不会自己跑起来,需要环境提供"心跳"或"定时"机制。 双环境适配完整指南(含 Cron Job 配置命令 + HEARTBEAT.md 配置模板)→ references/dual-env-adaptation.md

一句话总结:

  • Hermes 环境 → 用 cronjob(action='create') 创建每日自检 + 每周知识更新
  • OpenClaw 环境 → 在 workspace/HEARTBEAT.md 中配置心跳检查清单

诊断决策树

问题出现
│
├─ Cron 相关?
│   ├─ 任务未执行 → 检查 enabled / schedule / timezone
│   ├─ 执行报错 → 查错误输出 → 对照 fix-templates.md
│   └─ 超时 → timeout 加倍 or 拆分逻辑
│
├─ 工具调用相关?
│   ├─ 401/403 → 认证/权限
│   ├─ 429 → 指数退避重试
│   ├─ 5xx → 等待重试 + 记录
│   └─ 超时 → 网络检查 → 降级
│
├─ 子 Agent 相关?
│   ├─ spawn 失败 → task 过大 / 资源不足
│   ├─ 超时 → 增加 timeout / 优化 task
│   └─ 结果异常 → context 模式检查
│
└─ 系统相关?
    ├─ 磁盘满 → 清理 + docker prune
    ├─ 内存不足 → 停服务 + lightContext
    └─ 网络断开 → DNS / 防火墙

自愈闭环

检测(心跳/用户反馈/错误日志)
  → 诊断(快速扫描 → 错误分析 → 根因推理 → 修复建议)
    → 修复(最小变更 + 可回滚)
      → 验证(修复后确认)
        → 学习(记录到 learnings/error-log.md)

错误日志格式(learnings/error-log.md)

## YYYY-MM-DD HH:MM
- **Error**: [错误描述]
- **Context**: [触发场景]
- **Root Cause**: [根因分析]
- **Fix Applied**: [修复操作]
- **Prevention**: [避免复现的措施]

操作分级与安全

级别范围策略
L0读取状态、检查日志自动执行
L1清理临时文件、更新日志自动执行
L2修改 cron 配置、重启服务提示用户确认
L3修改核心配置、删除数据必须用户明确授权

禁止自动执行

  • ❌ 修改 SOUL.md / IDENTITY.md / USER.md
  • ❌ 发送外部消息(邮件/飞书/社交)
  • ❌ 删除不可恢复的数据

自我进化机制

路径 1:错误驱动进化(每次诊断后)

修复完成
├─ 新错误类型?→ 新增 error-taxonomy + fix-templates
├─ 修复可复用?→ 写入 fix-templates
└─ 涉及工程模式?→ 更新对应 references/

路径 2:定期知识更新(每周)

  1. SearXNG 搜索 Anthropic/OpenAI 最新工程文档
  2. 对比 references/ 现有内容
  3. 发现新模式追加到对应文件
  4. 标记已过时实践(不删除,标「⚠️ 已废弃」)
curl -s "http://localhost:3004/search?q=anthropic+agent+engineering+best+practices+$(date +%Y)&format=json&engines=bing,duckduckgo" | python3 -c "
import json, sys
data = json.load(sys.stdin)
for r in data.get('results', [])[:5]:
    print(json.dumps({'title': r.get('title',''), 'url': r.get('url','')}, ensure_ascii=False))
"

路径 3:错误日志驱动进化

learnings/error-log.md 中相同错误模式 ≥3 次时:

  1. 创建/更新 fix-templates.md 对应模板
  2. 更新 error-taxonomy.md 优先级
  3. 新型错误新增分类条目

参考文件

文件何时读取
references/dual-env-adaptation.md首次使用必读 — 环境检测、命令映射、Cron/HEARTBEAT 配置
references/anthropic-patterns.md需要 Thinking/Tool Use/多 Agent 协调模式
references/openai-patterns.md需要 ReAct 循环/降级链/评估模式
references/error-taxonomy.md工具调用失败分类诊断
references/fix-templates.md确认修复方案后查具体命令
references/self-evolution.md自我进化:收集最新实践

首次运行协议

首次被加载时(检查 learnings/error-log.md 不存在或为空),自动执行一次完整自检:

  1. 系统健康度巡检(场景 3):磁盘/内存/容器/本地服务
  2. Cron 任务扫描(场景 1):检查最近失败的 job
  3. 输出简短报告
    • ✅ 一切正常 → "已就位,系统健康"
    • ⚠️ 发现问题 → "已就位,发现 X 个问题:[列表]"
  4. 创建 learnings/error-log.md,记录"首次自检完成"
  5. 后续不再自动触发,等待用户指令或 Cron 调度

目的:给用户即时反馈,确认 Skill 已正确安装且能正常工作(Smoke Test)。


版本与更新记录

版本日期更新内容
v1.02026-05-18初始创建(四层骨架 + 诊断决策树 + 修复模板)
v1.12026-05-18添加自我进化机制(三条路径)
v1.32026-05-20双环境适配:兼容 OpenClaw + Hermes,环境自动检测、双路径命令映射、HEARTBEAT.md 与 Cron Job 双触发机制
v1.42026-05-20首次运行协议:安装后首次加载自动执行 Smoke Test 自检,给用户即时反馈