オープンクロー・エージェント、自律的自己改善ループを夜間ドリームサイクルで実装
OpenClawユーザーが、AIコーディングエージェントの自律的な自己改善ループを実装し、「ドリームサイクル」と呼ばれる夜間プロセスを実行しています。このサイクルは午後11時15分に実行され、4つの異なるフェーズで構成されています。
ドリームサイクルのプロセス
- フェーズ1: スキャン - エージェントはHuggingFace、GitHub Trending、arXivなどの情報源から新しいAI研究をスキャンします。
- フェーズ2: 振り返り - その日の自身のパフォーマンスを振り返ります。
- フェーズ3: 調査 - 最も関連性の高い論文を深く調査します。
- フェーズ4: 評価 - 見つけた内容が運用方法を変更すべきかどうかを評価します。
エージェントが実装する価値のあるものを見つけ、その変更が安全であると判断した場合、作業をステージングします。別のcronジョブが午前4時にこのステージングされた作業を取得してビルドし、ユーザーは朝にレビューするための変更履歴を受け取ります。
自己改善の例
このシステムは最近、再帰的な改善を示しました。ドリームサイクルは、エージェント研究における反復的深さに関する研究論文を見つけました。この発見を利用して、ユーザーはドリームサイクル自体を、論文を一度ざっと読むのではなく、反復的に調査するようにアップグレードしました。つまり、エージェントは、研究をより効果的に行う方法に関する研究を発見したのです。
コストと実装
毎晩のプロセス全体のコストは約0.40ドルです。この低コストはモデルルーティングによって実現されています：初期スキャンフェーズにはHaikuを使用し、判断にはOpusを使用しています。
ユーザーは、AIエージェントを運用する上で、このような自律的な自己改善ループのアプローチは未開拓の分野だと感じていると述べています。
📖 Read the full source: r/openclaw
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