从任务结果中学习：用异步反思循环把成功方案沉淀为智能体规则
FirstClothes6582 · reddit · 2026-09-30
作者拆解多智能体系统中"反思"环节的设计：大多数 agent 完成任务即遗忘，而反思机制让 agent 在每次任务后自问"这样有效吗？值得记住吗？"，把成功方案转化为可复用的程序性规则。
反思的位置与流程
- 反思在最终回复已交付用户之后进行；Reflection Agent 接收用户信息、原始查询、最终解决方案与评估分数，决定是否写入记忆。
- 核心设计原则：学习与服务分离。反思必须跑在异步后台 worker 中，客户端响应绝不能被记忆写入阻塞。
最小可行逻辑
作者给出核心代码思路：当评估分数 ≥ 0.8（高置信度）时，把解决方案模板化为规则文本（如"当处理某类查询时，执行这些步骤"），以 layer="procedural" 存入该用户的程序性记忆层，并在 metadata 中记录置信度分数。
这是一套今天就能照着实现的 agent 记忆/自我改进骨架，适合做持续学习型智能体的起点。
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