开源一个能让AI自我进化的Agent框架：SQ-AGI（附完整代码）
前言
最近半年，AI Agent 的概念火得一塌糊涂。但大多数 Agent 还停留在“调用工具 + 固定 prompt”的阶段——你用了一个月，它还是那个样子，不会因为你的反馈而变聪明，也不会自己学习新知识。
于是我自己动手写了一个能自我进化的 Agent 框架，取名 SQ-AGI。核心特点：
· ✅ 意向性分析（理解你是想问问题、设目标还是给反馈） · ✅ 人格层映射（可动态调整的“性格”，会随用户评分进化） · ✅ 元认知检测（每次回答后自我评估，低分自动反思） · ✅ 错误智慧库（从错误中学习，下次避免同类问题） · ✅ 三层记忆（工作记忆 + 长期经验 + 结构化知识） · ✅ 完全本地运行，无系统命令、无网络请求、无数据外泄
最重要的是：代码全开源，纯 Python 实现，无需任何付费 API。
一、为什么需要“自我进化”？
先看一个常见场景：
你问 Agent：“Python 里怎么读写文件？” Agent 回答了一大段，但你没有耐心看。你回复：“太啰嗦了，给我简短点。” 普通 Agent：下次你问另一个问题，它还是那么啰嗦。 自我进化 Agent：它会记住“这个用户喜欢简短答案”，下次自动调整回答风格。
这就是人格层映射 + 反馈学习。更进一步的，如果 Agent 连续收到低分评价，它会自动反思原因（回答过短？信息不准确？），然后调整自己的行为策略——像人一样从错误中成长。
二、SQ-AGI 核心架构
整个框架只有 4 个核心模块，相互独立，可以任意替换。
2.1 意向性分析
不依赖任何大模型，纯规则 + 关键词匹配，毫秒级响应。支持 6 种基础意图（目标、提问、正/负反馈、反思、问候），还可以动态添加新意图。
# 示例：自动识别用户是想设定目标
agi.analyze("我想学习AI")
# 输出：{"primary_intent": "goal", "entities": ["AI"]}
2.2 人格层映射
每个 Agent 可以有自己的“性格”参数：分析性、创造性、谨慎性、共情性……这些参数会随着用户评分自动微调。你给它打高分，它就保持风格；你打低分，它就调整。
2.3 元认知检测
每次回答后，Agent 会给自己打分（1-10 分）。如果低于 5 分，它会自动记录错误案例到 错误智慧库，并生成改进建议。下次遇到类似问题，它优先检索智慧库，避免再犯。
2.4 三层记忆
· 工作记忆：最近 20 轮对话，用 deque 实现，自动遗忘旧内容。 · 长期经验：所有成功的问答对存入 SQLite，支持关键词检索。 · 结构化知识：JSON 文件，可存储用户设定的目标、偏好等。
三、完整代码与使用方法
所有代码已开源在 GitHub（见文末）。你可以用 3 步跑起来：
第一步：安装依赖
pip install requests
（就这么一个依赖，其他全是 Python 标准库）
第二步：下载代码
git clone https://github.com/yourname/sq-agi.git
cd sq-agi
第三步：运行
python cli.py
命令行界面支持：
· 直接对话 · /status 查看系统状态 · /fetch 从 HuggingFace/GitHub/arXiv 拉取最新资源 · /evolve 手动触发自我进化 · /report 生成进化报告
四、真实效果演示
我连续测试了一周，以下是几个例子：
用户：写一个 Python 函数，计算斐波那契数列。 Agent：（给出 20 行代码，带详细注释） 用户评分：3 分（太长了） Agent 反思：回答过长，下次提供更简洁版本。 第二天，用户问类似问题： Agent 直接给出了 5 行精简代码，没有冗余注释。
用户：你昨天回答的代码有 bug。 Agent：感谢反馈，已记录到错误智慧库，以后会注意边界条件。
五、对比现有方案
方案 自我进化 完全本地 可定制 代码量 LangChain + OpenAI ❌ ❌ ✅ 多 AutoGen ❌ 部分 ✅ 多 SQ-AGI ✅ ✅ ✅ 极少（< 1000 行）
六、后续计划
· 接入本地 LLM（如 Ollama），提升回答质量 · 增加向量检索，替代简单关键词匹配 · 支持多 Agent 协作 · Web 可视化面板
七、结语
这个框架目前还是早期版本，但已经能稳定运行。我希望把它做成一个真正能陪着用户一起成长的 AI 助手——你用越久，它越懂你。
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本文作者：XX 发布时间：2026-04-12 掘金专栏：[你的专栏链接]
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