Агент OpenClaw реализует автономный цикл самосовершенствования с ночными циклами "сновидений".

Пользователь OpenClaw внедрил автономный цикл самосовершенствования для своего агента по написанию кода, запуская ночной процесс под названием "цикл сновидений". Цикл выполняется в 23:15 и состоит из четырёх отдельных фаз.

Процесс цикла сновидений

• Фаза 1: Сканирование - Агент сканирует новые исследования в области ИИ из таких источников, как HuggingFace, GitHub Trending и arXiv.
• Фаза 2: Анализ - Он анализирует свою собственную производительность за этот день.
• Фаза 3: Исследование - Он углублённо изучает наиболее релевантные научные работы.
• Фаза 4: Оценка - Он оценивает, должно ли что-то из найденного изменить его способ работы.

Если агент находит что-то, что стоит внедрить, и определяет, что изменение безопасно, он подготавливает работу. Отдельное задание cron забирает эту подготовленную работу в 4 утра и собирает её, оставляя пользователю журнал изменений для проверки утром.

Пример самосовершенствования

Система недавно продемонстрировала рекурсивное улучшение. Цикл сновидений нашёл научную работу об итеративной глубине в исследованиях агентов. Используя это открытие, пользователь усовершенствовал сам цикл сновидений, чтобы он исследовал работы итеративно, а не бегло просматривал их один раз. По сути, агент обнаружил исследование, которое сделало его лучше в проведении исследований.

Стоимость и реализация

Весь ночной процесс стоит примерно $0,40. Такая низкая стоимость достигается благодаря маршрутизации моделей: использование Haiku для начальной фазы сканирования и Opus для принятия решений.

Пользователь отмечает, что такой подход к автономным циклам самосовершенствования кажется недостаточно изученным аспектом работы с ИИ-агентами.