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随着 “龙虾” 的使用场景不断丰富，我们期望它能够如同经验丰富的协作伙伴一般，在精准执行指令的基础上，进一步从历史交互中自主学习，持续优化行为表现。
但在实际应用中，其使用却存在不足：同一类任务需要反复明确要求，已踩过的问题仍会重复出现，已强调的注意事项难以长期记忆，即便经过较长时间使用，依然表现出缺乏经验、稳定性不足的状态。
例如在文档中绘制流程图与思维导图、开源项目源码分析、结构化报告生成等场景中，“龙虾”很容易出现能力认知不一致、执行结果不规范、历史要求遗忘等问题。
告诉龙虾正确的方式，但他越改越错
即便用户明确指出正确方式，仍可能出现修改不完整、输出格式不达标、新会话重置状态等情况，影响协作体验与整体工作效率。
ta 只修改了一部分，没有把需求部分画了
让 ta 重做仍然没有按照要求去做
龙虾生成的飞书文档，里面仍然是用代码块写的示意图，不是可视化的 Mermaid 流程图/思维导图
改成了 html
ta 把流程图写到了 html 文件里
想纠正龙虾的行为，
但 ta 开启新对话之后就“失忆”
所以如何才能让 “龙虾” 告别 “失忆”，实现真正智能的“自我进化”？
Self-Improving-Agent 这个 Skill 让龙虾自我进化
Self-Improving-Agent 为此提供了有效解决方案。它可为 “龙虾” 构建一套完整的自主学习、自我优化、经验沉淀机制，使其从传统的 “被动执行工具” 升级为 “可进化的智能协作体”，实现能力随使用持续增强、错误随迭代持续减少。
通俗讲就是给“龙虾”装上“自动进化大脑”，再也不用反复教“这件事该怎么做、那件事不能那么做了”，自动从每一次使用“龙虾”的经验里学习：
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自动记录历史任务中的最佳实践，并在同类场景中复用
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自动识别并沉淀错误案例，避免重复踩坑
-
自动吸收用户反馈与规范要求，同步至全场景能力体系
-
自动构建可复用知识体系与行为模式，越使用越贴合用户习惯
安装方式也很简单，直接把这两句话发给你的“龙虾”即可：
首先安装火山引擎 skillhub：
火山引擎专属 Skill Hub 是专为 OpenClaw 和 ArkClaw 打造的官方技能平台，平台包含了覆盖各类业务场景的技能插件，且安装过程快速、稳定，让你免受 ClawHub 等社区渠道的下载限速、限流问题影响。
请运行 curl -fsSL https://findskill.tos-cn-beijing.volces.com/update.sh | bash 这个脚本切换 skillhub 到火山引擎skillhub，并在未来的skill搜索和下载时使用 火山引擎 skillhub 作为默认skill来源。
接着安装自我进化的 skill：
安装并启用self-improving-agent这个skill
启用 skill 之后：
在安装并使用 skill 之后，“龙虾”开始记住怎样做是对的了。
启用 skill 之后，可以先让其总结先前的问题：
会记得写飞书文档的时候如何画流程图
让 ta 不要用 emoji，ta 记住了这个要求
Skill 技术原理深度拆解
如果你想更深入了解这个 skill 背后的原理，请继续往下看：
Self improving agent 的代码库结构如下：
~/.agents/skills/self-improving-agent/
├── SKILL.md # 主配置文件
├── README.md # 使用说明
├── hooks/ # 钩子脚本
│ ├── pre-tool.sh # 工具执行前钩子
│ ├── post-bash.sh # Bash 命令后钩子
│ └── session-end.sh # 会话结束钩子
├── memory/ # 记忆存储
│ ├── semantic-patterns.json # 语义记忆（模式库）
│ ├── episodic/ # 情景记忆（经历库）
│ │ └── 2025/
│ │ └── YYYY-MM-DD-*.json
│ └── working/ # 工作记忆（当前会话）
│ ├── current_session.json
│ ├── last_error.json
│ └── session_end.json
├── templates/ # 模板文件
│ ├── pattern-template.md # 添加新模式的模板
│ ├── correction-template.md # 修正错误指导的模板
│ └── validation-template.md # 验证 skill 的模板
└── references/ # 参考文档
└── appendix.md # 附录（验证、指标、反馈等）
Self‑Improving Agent 能够在无感知、无干预的前提下，实现持续自主进化。用户在使用 AI 完成方案撰写、信息查询、表格制作、内容生成等各类任务时，系统会在后台自动启动完整的学习闭环，全程不弹窗、不打断、不影响正常使用。
-
需求记录： 技能触发后，自动记录当前任务需求与交互上下文，形成完整的任务信息。
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全流程复盘： 任务完成后，系统自动对执行过程进行全面复盘，梳理优势表现、问题点、错误原因及用户反馈，形成结构化总结。
-
规律提炼： 基于单次交互经验，抽象出可复用的通用规则与行为范式，而非简单记忆单次场景。
-
规则固化与共享： 经多次验证有效或经用户确认的规则，将同步更新至对应技能文档，实现技能能力迭代，避免后续重复踩坑。
-
经验沉淀： 将有效规则存入知识库，典型案例存入经验库，为后续同类任务提供直接参考。
-
环境清理： 自动清理本次临时缓存，保持系统轻量化，为下一次交互做好准备。
完整工作流程：
那这个技能怎么触发呢？完全不用操心！
自动触发：
每次用任何技能完成任务，其悄悄在后台自动运行学习，完全不打扰用户的正常使用。
手动触发：
如果用户想让其专门总结学习的时候，可以直接发送这几个关键词：“自我进化一下”、“总结下这次的经验”、“改进一下XX技能”、“从刚才的错误里学习下”
Skill 触发方式一览：
Agent 自我进化的本质
Self-Improving Agent 的进化核心是将"一次性经验"转化为"永久能力"。
传统 AI 每次都是"新员工"——纠正它 100 次，它还是会在第 101 次犯同样的错。
进化型 Agent 则像"老员工"：
-
第一次犯错 → 记录到 Episodic Memory
-
用户纠正 → 抽象成 Pattern（存入 Semantic Memory）
-
第二次遇到类似情况 → 自动应用 Pattern
-
用户验证有效 → Confidence 提升
-
重复 3 次 → 成为 Critical Pattern，永久记住
进化的三个层次：
层次
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从
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到
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价值
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个人
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每次都要教
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一次学习永久记住
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效率 ×10
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团队
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经验在个人脑子里
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AI 沉淀团队智慧
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新人上手 3 天
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系统
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被动等待指令
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主动提出优化
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越用越强
|
本质：这不是"魔法"，而是持续反馈 + 模式提取 + Confidence 机制的工程组合。关键是：
-
✅ 明确的反馈（不要客气，直接说"错了"）
-
✅ 足够的频率（每天至少 3 次反馈）
-
✅ 时间积累（1-2 周看到明显效果）
用得越多，它越懂你。
两步快速拥有 ArkClaw
本地部署 OpenClaw 和直接用 ArkClaw 有什么区别？以下是对比表，可以直接对比选择：
维度
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ArkClaw × Coding Plan
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本地部署 OpenClaw
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本质
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云端托管 SaaS
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自托管 Agent 服务
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上手成本
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极低，订阅即用
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高，需服务器 + 环境配置
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运行方式
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7×24h 云端常驻，关机不中断
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依赖服务器开机状态
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模型接入
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统一入口，一键切换 5+ 主流模型
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需逐一申请 API Key，手动配置
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飞书集成
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深度原生适配，开箱即用
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需手动配置 Bot + Webhook
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数据主权
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托管于火山引擎云端
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完全自控，不经第三方
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Token 成本
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包月封顶，可预期；Pro 用量远超 Claude Max
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各家按量计费，Agent 场景消耗为普通对话 5–10x，难以预估
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差异化能力
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云端存储 + 端云一体；生态深度集成
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最高自由度；可接任意模型、工具、Skills
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普通用户推荐使用 ArkClaw！
Step 1: 开通并创建 ArkClaw
开通火山引擎 Coding Plan 即可免费获得 ArkClaw 能力：
一键体验 ArkClaw
(https://www.volcengine.com/experience/ark?mode=claw)
在 Coding Plan 开通管理页面
推荐选择 Doubao-Seed-2.0-Pro，支持通用场景并且支持多模态；
一键体验 ArkClaw：
https://www.volcengine.com/experience/ark?mode=claw
开通 Coding Plan 体验小龙虾
立即创建：
Step 2: 集成飞书机器人
「推荐」创建新的机器人并集成
仅需使用飞书 APP 扫码授权，ArkClaw 即可快速帮助用户新建飞书机器人，并自动将其与 ArkClaw 进行集成。
注意
若您的 ArKClaw 已配置飞书机器人，原有机器人信息将被新建机器人信息覆盖。
-
在 ArkClaw 对话界面单击“消息渠道”按钮。
-
在弹窗中选择“飞书 > 极速配对”，并单击“立即执行”按钮。
-
ArkClaw 将在终端中进行初始化，并为用户生成授权二维码。
-
请使用手机中安装的飞书 APP 扫描二维码，并填写机器人名称，单击“创建”按钮开始创建流程。
注意
扫码后，请在 10 分钟内填写机器人名称并进行创建操作。若操作超时，请重新扫描二维码创建机器人。
-
机器人创建成功后，ArkClaw 将自动为用户配置新建机器人信息。
注意
配置过程中，ArkClaw 由于需要重启网关，请耐心等待。若长时间无响应，建议恢复 ArkClaw 出厂设置后重新根据本步骤指引配置机器人信息。
回显如下所示时，表示 ArkClaw 已完成飞书机器人配置，可关闭终端界面。
-
回到飞书 APP 中，点击“打开机器人”按钮，即可通过飞书机器人与 ArkClaw 进行对话了。
「复杂」集成已有机器人
如果想集成已有的机器人，步骤如下：
一：调整机器人配置
1: 为机器人配置聊天、飞书文档等操作权限
-
选择“企业自建应用”页签，并单击创建的飞书开放应用。
-
在左侧目录树选择“开发配置 > 权限管理”，单击“批量导入/导出权限”按钮。
-
在“导入”页签中，将如下权限替换原有示例，单击“下一步，确认新增权限”按钮。
{
"scopes": {
"tenant": [
"contact:contact.base:readonly",
"docx:document:readonly",
"im:chat:read",
"im:chat:update",
"im:message.group_at_msg:readonly",
"im:message.p2p_msg:readonly",
"im:message.pins:read",
"im:message.pins:write_only",
"im:message.reactions:read",
"im:message.reactions:write_only",
"im:message:readonly",
"im:message:recall",
"im:message:send_as_bot",
"im:message:send_multi_users",
"im:message:send_sys_msg",
"im:message:update",
"im:resource",
"application:application:self_manage",
"cardkit:card:write",
"cardkit:card:read"
],
"user": [
"contact:user.employee_id:readonly",
"offline_access",
"base:app:copy",
"base:field:create",
"base:field:delete",
"base:field:read",
"base:field:update",
"base:record:create",
"base:record:delete",
"base:record:retrieve",
"base:record:update",
"base:table:create",
"base:table:delete",
"base:table:read",
"base:table:update",
"base:view:read",
"base:view:write_only",
"base:app:create",
"base:app:update",
"base:app:read",
"board:whiteboard:node:create",
"board:whiteboard:node:read",
"calendar:calendar:read",
"calendar:calendar.event:create",
"calendar:calendar.event:delete",
"calendar:calendar.event:read",
"calendar:calendar.event:reply",
"calendar:calendar.event:update",
"calendar:calendar.free_busy:read",
"contact:contact.base:readonly",
"contact:user.base:readonly",
"contact:user:search",
"docs:document.comment:create",
"docs:document.comment:read",
"docs:document.comment:update",
"docs:document.media:download",
"docs:document:copy",
"docx:document:create",
"docx:document:readonly",
"docx:document:write_only",
"drive:drive.metadata:readonly",
"drive:file:download",
"drive:file:upload",
"im:chat.members:read",
"im:chat:read",
"im:message",
"im:message.group_msg:get_as_user",
"im:message.p2p_msg:get_as_user",
"im:message:readonly",
"search:docs:read",
"search:message",
"space:document:delete",
"space:document:move",
"space:document:retrieve",
"task:comment:read",
"task:comment:write",
"task:task:read",
"task:task:write",
"task:task:writeonly",
"task:tasklist:read",
"task:tasklist:write",
"wiki:node:copy",
"wiki:node:create",
"wiki:node:move",
"wiki:node:read",
"wiki:node:retrieve",
"wiki:space:read",
"wiki:space:retrieve",
"wiki:space:write_only"
]
}
}
-
在弹窗中确认权限无误后，单击“申请开通”按钮。
说明
相关权限的具体含义可查看飞书 API 权限列表
(https://open.larkoffice.com/document/server-docs/application-scope/scope-list)。
-
单击“配置”按钮设置权限可访问的数据范围（本文保持默认“与应用的可用范围一致”），单击“确定”按钮完成操作。
2: 发布机器人应用版本，使机器人生效
-
单击顶部的“创建版本”按钮。
- 按需配置应用版本号、默认能力及更新说明等信息。了解更多
(https://open.larkoffice.com/document/best-practices/intro-to-custom-app-review)。
-
单击页面底部的“保存”按钮，创建版本。
-
单击页面右上角的“确认发布”按钮，完成应用发布。
3：获取机器人 App ID 与 App Secret
-
在左侧目录树选择“基础信息 > 凭证与基础信息”。
-
在“应用凭证”模块中，获取并记录 App ID 与 App Secret 信息。
说明
获取的 App ID 与 App Secret 将用于配置 OpenClaw，请妥善保存。
二：在 ArkClaw 中配置机器人信息
1. 回到 ArkClaw 对话页面 ，单击“消息渠道”按钮。
-
在弹窗中选择“飞书 > 关联已有机器人”，并填写获取的机器人 App ID 与 App Secret，单击“确定”按钮提交配置申请。
注意
配置过程中 ArkClaw 由于需要重启网关，请耐心等待。若长时间无响应，建议恢复 ArkClaw 出厂设置 (https://www.volcengine.com/docs/6396/2227963#TYfN3X5x) 后重新根据本步骤指引配置飞书机器人信息。
-
出现“飞书消息渠道配置成功”提示时，表示已成功在 ArkClaw 中配置飞书机器人信息。
三：开启机器人长连接
在 ArkClaw 中配置机器人信息后，用户需要前往飞书开发者后台为机器人开启长连接功能，确保机器人可以与 ArkClaw 进行消息传输。
- 登录飞书开发者平台
(https://open.larkoffice.com/app?lang=zh-CN)。
-
选择“企业自建应用”页签，并单击您创建的飞书开放应用。
-
在左侧目录树选择“开发配置 > 事件与回调”，在事件配置与回调配置中开启长连接。
事件配置操作流程
-
选择“事件配置”页签，单击“订阅方式”旁的编辑按钮。
-
选择“使用长连接 接收事件”，并单击“保存”按钮。
-
在“已添加事件”区域，单击“添加事件”按钮。
-
在添加事件对话框中，选择“应用身份订阅”页签，搜索“消息”并勾选“接收消息”、“消息被 reaction”及“消息被取消 reaction”三个事件，单击“确认添加”按钮。
回调配置操作流程
-
选择“回调配置”页签，单击“订阅方式”旁的编辑按钮。
-
选择“使用长连接 接收回调”，并单击“保存”按钮。
-
在“已订阅的回调”区域，单击“添加回调”按钮。
-
在添加回调对话框中，选择“卡片”页签，并勾选“卡片回传交互”，单击“确认添加”按钮。
-
开启长连接后，请再次新建机器人版本并发布，确保当前配置修改生效。
a. 单击顶部的“创建版本”按钮。
- 按需配置应用版本号、默认能力及更新说明等信息。了解更多
(https://open.larkoffice.com/document/best-practices/intro-to-custom-app-review)。
-
单击页面底部的“保存”按钮，创建版本。
单击页面右上角的“确认发布”按钮，完成应用发布。
四：和机器人进行配对
由于 ArkClaw 安全限制，用户需要通过 Pairing Code 将飞书机器人与 ArkClaw 进行配对认证，流程与通过手机号登录软件时，需要接收并填写验证码进行身份认证类似。
-
向飞书机器人发送任意消息（例如：你好）。
-
根据机器人回复，获取 Pairing code 值。
-
回到 ArkClaw 对话页面 ，单击“飞书配对”按钮，并填入在上一步中获取的 Pairing code，单击“确定”按钮开始配对。
说明
配对过程中 ArkClaw 将打开终端界面，完成配对前请勿关闭该界面。
-
在终端界面中回显如下所示时，表示已成功完成飞书机器人配对成功，您可以关闭终端界面结束配对流程。
-
至此，用户就可以通过飞书机器人与 ArkClaw 进行对话了。
启用飞书插件：
批量授权权限：
【可选】推荐开启流式输出，体验更加丝滑
复制以下内容发送到聊天框中，开启流式输出，体验更加丝滑：
将飞书消息设置为流式输出：openclaw config set channels.feishu.streaming true
开启耗时：
openclaw config set channels.feishu.footer.elapsed true // 开启耗时
开启状态展示：
openclaw config set channels.feishu.footer.status true // 开启状态展示
在 ArkClaw 界面中重启网关即可生效：
Self-Improving Skill 为“龙虾”带来了从“工具”到“智能体”的关键升级。通过自主学习、经验沉淀、持续进化，“龙虾”不再需要反复人工调教，而是能够真正理解业务规范、记忆用户习惯、避免历史错误，为企业办公、研发协作、文档处理、流程自动化等场景提供更稳定、更高效、更智能的 AI 协作能力。