🧬 SelfEvolvingAI - 自我进化AI系统
⚠️ 项目正在积极开发中 - 本项目目前处于开发阶段,功能和API可能会有较大变化。
集成71个模块的完整自我进化AI系统框架。
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模块
文件
功能
1
记忆系统
memory.py
短期/长期/情景记忆、用户画像、记忆巩固、遗忘曲线
2
工具扩展
tool_extender.py
动态工具注册、工具学习、工具编排、性能追踪
3
代码自改进
self_improver.py
AST代码分析、缺陷检测、自动修复、版本管理
4
元认知
metacognition.py
能力评估、置信度计算、知识空白检测、求助决策
5
知识图谱
knowledge_graph.py
实体识别、关系抽取、图谱存储、语义推理
6
目标规划
goal_planning.py
目标分解、DAG调度、进度追踪、计划调整
7
反思循环
reflection.py
经验提取、模式识别、策略优化、知识更新
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模块
文件
功能
8
主动探索
active_exploration.py
知识空白发现、探索策略、自学机制
9
协作系统
collaboration.py
能力自评、协作者发现、任务分配
10
情感智能
emotional_intelligence.py
情感识别、解读、响应生成、情感记忆
11
因果推理
causal_reasoning.py
因果识别、图构建、反事实推理
12
迁移学习
transfer_learning.py
领域相似度、知识抽象、跨域迁移
13
持续学习
continual_learning.py
防遗忘、知识巩固、干扰检测
14
知识蒸馏
knowledge_distillation.py
模式提取、规则生成、知识压缩
15
创造性思维
creative_thinking.py
发散思维、类比推理、组合创新
16
多模态
multimodal.py
文本/图像/音频处理、跨模态关联、融合
17
对抗鲁棒
adversarial_robustness.py
攻击检测、防御执行、异常分析、安全审计
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模块
文件
功能
18
元学习
meta_learning.py
学习策略分析、速率自适应、结果预测
19
强化学习
reinforcement_learning.py
Q-learning、状态编码、奖励计算
20
注意力
attention.py
重要性评估、焦点管理、干扰过滤
21
上下文感知
context_awareness.py
时间/用户/任务上下文、适应建议
22
自愈系统
self_healing.py
故障检测/诊断、自动修复、健康监控
23
知识进化
knowledge_evolution.py
版本管理、冲突检测、知识合并
24
预测学习
predictive_learning.py
趋势/行为/需求预测
25
分布式协作
distributed_collaboration.py
实例管理、任务分配、结果聚合、负载均衡
26
自适应架构
adaptive_architecture.py
架构监控、瓶颈识别、动态伸缩
27
神经符号
neuro_symbolic.py
神经特征提取、符号推理、混合决策
28
自监督
self_supervised.py
自动标注、对比学习、预测任务
29
记忆宫殿
memory_palace.py
空间记忆组织、关联管理、记忆路径
30
决策模式
decision_patterns.py
决策记录、模式识别、策略优化
31
自适应学习率
adaptive_learning_rate.py
学习率调度、收敛检测
32
联邦学习
federated_learning.py
本地训练、模型聚合(FedAvg)、隐私保护
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模块
文件
功能
33
提示工程
prompt_engineering.py
提示生成、优化、A/B测试、评估
34
任务编排
task_orchestration.py
DAG任务编排、依赖解析、并行调度
35
代码生成
code_generation.py
代码模板、优化、质量评估、重构建议
36
测试自动化
test_automation.py
测试生成、执行、覆盖率分析
37
自动文档
auto_documentation.py
AST代码解析、API文档生成、变更日志
38
性能优化
performance_optimization.py
性能分析、瓶颈检测、自动优化、异常检测
39
配置管理
configuration_management.py
配置存储、版本控制、热更新、环境管理
40
日志分析
log_analysis.py
日志收集、模式识别、异常检测、趋势分析
41
监控告警
monitoring_alerting.py
指标收集、阈值监控、告警触发、健康检查
42
备份恢复
backup_recovery.py
全量/增量备份、恢复管理、版本回滚
43
API网关
api_gateway.py
路由管理、限流、认证、负载均衡
44
消息队列
message_queue.py
消息生产/消费、优先级队列、死信处理
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模块
文件
功能
45
缓存管理
cache_manager.py
LRU/LFU缓存、标签失效、缓存穿透保护
46
调度器
scheduler.py
Cron定时、间隔调度、延迟执行、回调管理
47
向量数据库
vector_store.py
向量存储、余弦/欧氏/点积相似度检索
48
会话管理
session_manager.py
会话创建/恢复、状态持久化、超时管理
49
自然语言理解
nlu_engine.py
意图识别、实体抽取、槽位填充
50
推荐引擎
recommendation.py
协同过滤、内容推荐、混合推荐
51
数据管道
data_pipeline.py
ETL流程、数据清洗、数据转换
52
特征工程
feature_engineering.py
特征提取、选择、变换、相关性分析
53
工作流引擎
workflow_engine.py
可视化工作流、条件分支、循环
54
通知中心
notification_center.py
多渠道通知、订阅、模板、广播
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模块
文件
功能
55
加密服务
encryption_service.py
哈希、HMAC签名、加密解密、密钥管理
56
全文检索
search_engine.py
倒排索引、BM25排序、模糊搜索、搜索建议
57
限流器
rate_limiter.py
令牌桶、滑动窗口、固定窗口、限流统计
58
插件系统
plugin_system.py
插件注册/加载/卸载、钩子、生命周期管理
59
流式处理
stream_processor.py
流创建、事件发送、窗口聚合、消费者
60
分布式锁
distributed_lock.py
互斥锁、可重入锁、乐观锁、锁续期
61
数据同步
data_sync.py
变更追踪、增量同步、冲突解决、版本管理
62
模型服务
model_serving.py
模型注册、加载、部署、推理、A/B测试
63
Web服务器
web_server.py
路由、中间件、静态文件、请求处理
64
国际化
i18n.py
多语言翻译、语言检测、数字/日期格式化
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模块
文件
功能
65
浏览器自动化
browser_automation.py
网页操作、表单填写、数据抓取、截图
66
桌面自动化
desktop_automation.py
鼠标/键盘控制、屏幕截图、GUI操作
67
LLM集成
llm_integration.py
统一LLM接口(OpenAI/Claude/Ollama)、流式输出、工具调用
68
权限控制
permission_control.py
操作权限管理、安全控制、审计日志
69
进程管理
process_manager.py
启动/停止/监控应用程序、纯标准库实现
70
Token优化器
token_optimizer.py
语义缓存、上下文压缩、提示词精简、模型路由
71
工具集
toolkit.py
AI可调用的实用工具集合(文件/网络/计算/数据处理)
cd SelfEvolvingAI
python main.py # 交互式运行
python main.py --status # 查看系统状态
python main.py --evolve # 触发进化
python main.py --modules # 查看64个模块状态
python main.py --report # 生成完整报告
from core .evolution_loop import SelfEvolvingAI
ai = SelfEvolvingAI ("./my_project" )
result = ai .process ("如何用Python读取文件?" )
print (f"参与模块: { len (result ['modules_used' ])} 个" )
evolution = ai .evolve ("manual" )
print (f"进化代数: { ai .state .generation } " )
感知 → 上下文感知 + 多模态 + 注意力 + NLU + 情感
↓
记忆 → 记忆系统 + 记忆宫殿 + 知识图谱 + 向量数据库
↓
思考 → 元认知 + 因果推理 + 神经符号 + 创造性思维 + 推荐
↓
行动 → 目标规划 + 任务编排 + 工具调用 + 代码生成 + 工作流
↓
反思 → 反思循环 + 决策模式 + 预测学习 + 知识蒸馏
↓
进化 → 代码自改进 + 知识进化 + 自愈 + 自适应架构
↓
基础设施 → 缓存 + 调度 + 会话 + 管道 + 特征 + 通知 + 监控
↓
安全扩展 → 加密 + 限流 + 分布式锁 + 全文检索 + 插件 + 流式
零依赖 — 纯Python实现,无需外部库
模块化 — 每个模块独立,可单独使用
安全第一 — 所有修改必须可回滚
渐进式 — 小步改进,不搞大重构
可量化 — 所有评估都有数值支撑
MIT License