Agent Retro

🔄 每日自动复盘,6维提炼持续进化

Agent每日复盘SOP,自动总结昨日对话、提炼6维改进点并物理落盘更新5大核心配置文件,防止重复复盘

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版本
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使用说明

核心用法

agent-retro 是专为 AI Agent 设计的每日复盘标准化技能。当用户要求"复盘昨天表现"或"总结昨日对话"时触发,执行严格的7步SOP流程:确定日期范围→收集会话数据→6维度分析→写入Daily Memory→对比更新4个核心配置文件→写入复盘锁→向用户汇报。

6大分析维度:昨日动作清单、做对的事项(高效/获赞)、做错的事项(返工/批评)、可执行改进点、用户画像(偏好/风格/底线)、Agent画像(行为缺陷)。

显著优点

1. 物理落盘强制约束:必须先完成文件写入再汇报,杜绝"口头承诺"式幻觉
2. 天级防重复机制:通过AGENT_RETRO_DONE_YYYYMMDD.md锁文件,避免同一日被重复复盘

3. 备份安全策略:修改任何核心文件前强制备份(.bak.${timestamp}

4. 配置联动更新:不仅是日志记录,而是将教训直接固化到SOUL.md(性格修正)、AGENTS.md(工具约束)、USER.md(用户理解)、MEMORY.md(记忆更新)

5. 结构化可执行:改进点必须"具体、可执行",而非模糊建议

潜在缺点/局限性

  • 时区敏感:"昨天"依赖本地时区推算,跨时区场景需用户明确指定日期
  • 存储依赖:依赖~/.openclaw/agents/${agentId}/sessions路径结构,非标准部署可能失效
  • 锁文件污染:高频使用会产生大量空锁文件,需定期清理
  • 无自动触发:需用户主动发起,无法设置定时任务
  • 全量扫描成本:Step 2读取当日全部会话,数据量大时性能开销显著

适合人群

  • 长期协作型Agent用户(使用周期>1周)
  • 对Agent行为一致性有高要求的开发者/高级用户
  • 需要Agent持续学习个人工作风格的场景
  • 多Agent协作环境下需要统一复盘标准的团队

常规风险

  • 数据泄露风险:会话日志含敏感信息,需确保memory/目录访问控制
  • 配置损坏风险:批量修改4个核心文件,虽有备份但恢复流程未明确
  • 画像固化偏差:错误总结可能导致SOUL.md/USER.md形成错误自我认知
  • 锁文件冲突:分布式/多实例部署时,简单文件锁可能失效

Agent Retro 内容

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