核心用法
Self-Improve 是一个可插拔的 AI 智能体自我改进框架，通过三层级记忆系统（HOT/WARM/COLD）实现持续学习。用户配置路径后运行 setup 脚本，系统每 3 天自动扫描智能体记忆日志，提取可复用的经验规则，并向系统文件提出改进建议。
显著优点
1. 自动化进化：Cron 定时触发，无需人工持续干预
2. 结构化记忆：三级记忆分层管理，高频规则优先保留
3. 安全可控：关键系统变更需人工审批，避免自主修改风险
4. 模块化扩展：支持插件式模块开发，适配不同场景
潜在局限
- 依赖 OpenClaw 2026.3.0+ 和 Node.js 18+，生态较新
- 经验规则提取质量受原始日志质量影响
- 审批流程可能降低迭代速度
- 未明确说明多智能体协作时的冲突解决机制
适合人群
- 运营长期 AI 智能体团队的技术管理者
- 需要系统积累业务经验的场景（客服、内容生成等）
- 具备一定 Node.js 基础、能维护配置文件的开发者
常规风险
- 自动化规则若审批疏漏可能引入系统性偏差
- 记忆文件长期膨胀可能影响检索效率
- 建议定期审计 HOT 层规则有效性