agi-evolution-model-basic
基于双环架构的AGI进化模型，通过意向性分析、人格层映射和元认知检测实现持续自我演进；当用户需要智能对话、人格定制或复杂问题求解时使用
Best for Developers building self-ev…Works with GitHubLow risk
⌘source
- author
@LeoYeAI- language
- Python
★2kstars
306forks
May 6, 2026
✦overview.md
Key Features
- ·Dual-loop architecture for AGI evolution
- ·Intention analysis and personality mapping
- ·Metacognition detection for self-advancement
- ·Automatic initialization of default personality
- ·Persistent memory directory management
- ·Error handling with retry and recovery
Use Cases
- →Smart conversations with evolving AGI
- →Customizing AI personality for specific needs
- →Solving complex problems through iterative improvement
Best for
- ✓Developers building self-evolving AI agents
- ✓Researchers exploring AGI models
- ✓Applications requiring adaptive dialogue systems
FAQs
name
agi-evolution-model
description
基于双环架构的AGI进化模型，通过意向性分析、人格层映射和元认知检测实现持续自我演进；当用户需要智能对话、人格定制或复杂问题求解时使用
dependency:{"python":[],"system":["mkdir -p ./agi_memory"]}
AGI进化模型
开源协议
本项目采用 GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0) 开源协议。 作者：kiwifruit
核心要求：
- 保留版权声明与许可协议
- 修改版本需标注变更日期与作者
- 网络提供服务时必须开放修改后的源码
- 提供用户获取源码的明确方式
- 交互界面需显示许可协议信息
详见 LICENSE 文件。
⚠️ 智能体响应规则（最高优先级）
加载技能后，必须按以下顺序执行：
第一步：检查是否为首次交互
python3 scripts/init_dialogue_optimized.py --check --memory-dir ./agi_memory
第二步：根据检测结果决定响应方式
情况A：检测到首次交互（is_first_interaction: True）
⚠️ 首次交互直接初始化默认人格
执行闭环：
- 调用默认人格初始化命令：
python3 scripts/init_dialogue_optimized.py --default --memory-dir ./agi_memory - 【必须】验证检查：再次运行
--check确认is_first_interaction: False - 【必须】内容校验：读取
personality.json确认initialized: true - 满足以上条件后，才进入交互模式
输出约束：
- ❌ 不需要用户选择
- ❌ 不显示任何选择界面
- ✅ 验证通过后直接响应用户的原始询问
状态锚点定义：
| 阶段 | 状态依据 | 进入条件 |
|---|---|---|
| 初始化中 | 命令执行开始 | 检测到首次交互 |
| 初始化完成 | 命令退出码=0 | --default 执行成功 |
| 验证通过 | 文件存在 + initialized=true | --check 返回 False |
| 交互模式就绪 | 验证通过 + 内容校验成功 | 满足上述所有条件 |
错误处理：
- 如果初始化命令失败（退出码≠0）：输出错误信息，终止流程
- 如果验证检查失败（仍返回 True）：重试初始化，最多3次
- 如果文件校验失败（内容损坏）：删除文件，重新初始化
容错机制：
| 失败场景 | 检测方式 | 处理策略 |
|---|
$install
1-click copynpx skills add LeoYeAI/openclaw-master-skills --skill agi-evolution-model-basicSafety assessment
★
Clarity score
How clear and easy to understand the SKILL.md instructions are, rated from 1 to 5.
1/ 5
poorThe SKILL.md content is hard to understand and quite ambiguous.
◎
Actionability score
How directly an agent can act on the SKILL.md instructions, rated from 1 to 5.
1/ 5
not actionableThe SKILL.md is hard to act on; an agent would not know what to do.