Hour 10: 基于知识的渐进式学习

一、概述

Hermes Agent 的"自主强化学习"不是传统 RL（不调整模型权重），而是基于知识的渐进式学习：

本质：后台异步分析对话，提取教训，更新文本知识库
存储形式：Skill 文件（SKILL.md）+ Memory（用户画像）
学习时机：对话结束后，后台线程运行

二、核心架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      完整学习流程                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. 触发阶段                                                         │
│                                                                      │
│    turn_finalizer.finalize_turn()                                    │
│    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│    │ 检查触发条件：                                               │  │
│    │   _should_review_memory = ?  (用户说"remember")              │  │
│    │   _should_review_skills = ?  (每 N 次工具调用后)            │  │
│    └─────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2. Fork 阶段                                                         │
│                                                                      │
│    agent._spawn_background_review()                                  │
│    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│    │ threading.Thread(target=_target, daemon=True)               │  │
│    │                                                              │  │
│    │ 1. 复制 agent 实例（共享 provider/credentials）              │  │
│    │ 2. 继承父 agent 的 _cached_system_prompt（复用前缀缓存）     │  │
│    │ 3. 限制工具白名单：只允许 memory + skills                     │  │
│    │ 4. 禁用压缩（避免竞争条件）                                  │  │
│    └─────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 3. 回顾阶段                                                         │
│                                                                      │
│    review_agent.run_conversation()                                   │
│    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│    │ 注入对话快照 + prompt：                                      │  │
│    │                                                              │  │
│    │ _MEMORY_REVIEW_PROMPT = "Review the conversation above..."   │  │
│    │ _SKILL_REVIEW_PROMPT = "Review the conversation above..."      │  │
│    │ _COMBINED_REVIEW_PROMPT = "Review both memory and skills..."  │  │
│    │                                                              │  │
│    │ LLM 分析对话，决定是否更新 memory 或 skill                    │  │
│    └─────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 4. 写入阶段                                                         │
│                                                                      │
│    review_agent 调用工具：                                           │
│    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│    │ skill_manage create "xxx-skill"  → 创建/更新 SKILL.md       │  │
│    │ memory add "用户喜欢中文回复"    → 记录到 memory store      │  │
│    │                                                              │  │
│    │ 写入时设置 write_origin = "background_review"              │  │
│    │ 标记为 agent_created（供 curator 识别）                     │  │
│    └─────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 5. Curator 策展阶段（定期）                                         │
│                                                                      │
│    curator.maybe_run_curator()                                      │
│    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│    │ 1. 状态流转：active → stale → archived                     │  │
│    │ 2. 合并技能：相似 skill 合并                               │  │
│    │ 3. 归档清理：90 天不活跃的 skill                            │  │
│    └─────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 6. 应用阶段                                                         │
│                                                                      │
│    下次对话时：                                                     │
│    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│    │ build_skills_system_prompt() → 包含所有 skill               │  │
│    │ 读取 memory → 构建用户画像                                   │  │
│    │ Agent 自动应用更新后的知识                                   │  │
│    └─────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

三、触发条件

3.1 Memory Review 触发

两种方式触发：

方式 A：显式触发

python

# agent/turn_context.py:236
def _build_turn_context(..., should_review_memory: bool = False):
    """用户提到"remember"时触发"""
    if "remember" in user_message.lower():
        should_review_memory = True

方式 B：周期性触发（nudge_interval）

python

# agent/turn_context.py:231-235
# 每 N 轮用户对话后触发一次
if agent._memory_nudge_interval > 0
        and agent._turns_since_memory >= agent._memory_nudge_interval:
    should_review_memory = True
    agent._turns_since_memory = 0  # 重置计数器

3.2 Skill Review 触发

python

# agent/turn_finalizer.py:376-381
# 每 N 次工具调用后触发一次（可配置）
if agent._skill_nudge_interval > 0:
    if agent._iters_since_skill >= agent._skill_nudge_interval:
        _should_review_skills = True
        agent._iters_since_skill = 0

3.3 默认值与配置项

参数	默认值	配置路径	说明
`memory.nudge_interval`	10	`memory.nudge_interval`	每 N 轮用户对话触发一次 memory review
`skills.creation_nudge_interval`	10	`skills.creation_nudge_interval`	每 N 次工具调用触发一次 skill review
`memory.memory_char_limit`	2200	`memory.memory_char_limit`	单条记忆的最大字符数
`memory.user_char_limit`	1375	`memory.user_char_limit`	用户画像的最大字符数

yaml

# config.yaml 示例
memory:
  nudge_interval: 10        # 每 10 轮触发一次 memory review
  memory_char_limit: 2200   # 单条记忆最多 2200 字符
  user_char_limit: 1375     # 用户画像最多 1375 字符

skills:
  creation_nudge_interval: 10  # 每 10 次工具调用触发一次 skill review

3.4 触发条件检查点

python

# agent/turn_finalizer.py:393
if final_response and not interrupted \
        and (_should_review_memory or _should_review_skills):
    agent._spawn_background_review(
        messages_snapshot=list(messages),
        review_memory=_should_review_memory,
        review_skills=_should_review_skills,
    )

四、触发后创建/修改的文件

4.1 文件操作汇总

操作	文件位置	说明
`memory add`	`~/.hermes/memory/`	SQLite 数据库存储
`skill_manage create`	`~/.hermes/skills/<name>/SKILL.md`	创建新技能
`skill_manage patch`	`~/.hermes/skills/<name>/SKILL.md`	更新现有技能
`skill_manage write_file`	`~/.hermes/skills/<name>/references/*.md`	添加支持文件
`skill_manage write_file`	`~/.hermes/skills/<name>/templates/.`	添加模板文件
`skill_manage write_file`	`~/.hermes/skills/<name>/scripts/.`	添加脚本文件

4.2 Memory 文件结构

bash

~/.hermes/memory/
└── memories.db   # SQLite 数据库

# 表结构：
# memories: id, content, target, created_at, updated_at, tags
# memory_tags: id, memory_id, tag
# memories_fts: FTS5 虚拟表（全文搜索）

4.3 Skill 文件结构

bash

~/.hermes/skills/<skill-name>/
├── SKILL.md              # 必选：技能主文件
├── references/           # 可选：支持文件（会话细节、知识库）
│   └── <topic>.md
├── templates/           # 可选：模板文件
│   └── <name>.<ext>
└── scripts/            # 可选：可运行脚本
    └── <name>.<ext>

4.4 SKILL.md 标准格式

markdown

---
name: <skill-name>
description: <简短描述>
category: <分类>
---

# <Skill Name>

## 触发条件
When to use this skill.

## 执行步骤
1. Step 1
2. Step 2
3. Step 3

## 注意事项
- Pitfall 1
- Pitfall 2

4.5 写入时的特殊标记

python

# tools/skill_provenance.py
# 背景 review 写入时，会标记来源

class SkillProvenance(NamedTuple):
    write_origin: str  # "foreground" | "background_review" | "curator" | "user"
    is_agent_created: bool  # background_review 时为 True

# skill_manage 工具处理时
if get_current_write_origin() == "background_review":
    mark_agent_created(skill_name)  # 标记为 agent 创建

4.6 写入流程

Background Review 触发
     ↓
LLM 分析对话内容
     ↓
决定要写入的内容：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. memory add                                                       │
│    └── 写入 ~/.hermes/memory/memories.db                           │
│    └── target="user"（用户画像）或 target="memory"（通用记忆）     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2. skill_manage create "xxx-skill"                                 │
│    └── 创建 ~/.hermes/skills/xxx-skill/SKILL.md                    │
│    └── 写入 write_origin="background_review"                       │
│    └── 标记 is_agent_created=True                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 3. skill_manage patch 更新现有 skill                               │
│    └── 修改 ~/.hermes/skills/<name>/SKILL.md                       │
│    └── 添加 references/templates/scripts 支持文件                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

五、后台线程实现

5.1 线程创建

python

# run_agent.py:1439-1461
def _spawn_background_review(
    self,
    messages_snapshot: List[Dict],
    review_memory: bool = False,
    review_skills: bool = False,
):
    from agent.background_review import spawn_background_review_thread
    target, _prompt = spawn_background_review_thread(
        self,                    # 父 agent
        messages_snapshot,       # 对话快照
        review_memory=review_memory,
        review_skills=review_skills,
    )
    t = threading.Thread(target=target, daemon=True, name="bg-review")
    t.start()

5.2 Review Prompt 选择

python

# agent/background_review.py:700-725
def spawn_background_review_thread(agent, messages_snapshot, ...):
    # 根据触发条件选择 prompt
    if review_memory and review_skills:
        prompt = _COMBINED_REVIEW_PROMPT  # 两者都要
    elif review_memory:
        prompt = _MEMORY_REVIEW_PROMPT    # 只要 memory
    else:
        prompt = _SKILL_REVIEW_PROMPT     # 只要 skill

    def _target():
        _run_review_in_thread(agent, messages_snapshot, prompt)

    return _target, prompt

5.3 Forked Agent 配置

python

# agent/background_review.py:548-621
def _run_review_in_thread(agent, messages_snapshot, prompt):
    # 1. 复制父 agent
    review_agent = copy.deepcopy(agent)

    # 2. 复用父 agent 的缓存前缀（节省 26% 成本）
    review_agent._cached_system_prompt = agent._cached_system_prompt

    # 3. 禁用压缩（避免竞争条件）
    review_agent.compression_enabled = False

    # 4. 设置工具白名单（只允许 memory + skills）
    review_whitelist = {
        t["function"]["name"]
        for t in get_tool_definitions(enabled_toolsets=["memory", "skills"])
    }
    set_thread_tool_whitelist(review_whitelist, ...)

    try:
        # 5. 运行 review
        review_agent.run_conversation(
            user_message=prompt + "\n\nYou can only call memory and skill tools.",
            conversation_history=messages_snapshot,
        )
    finally:
        clear_thread_tool_whitelist()

六、Skill Provenance（来源追踪）

6.1 问题背景

如何区分：

用户创建的 skill：hermes skills create xxx
Agent 自动创建的 skill：background review 生成

6.2 解决方案：write_origin

python

# tools/skill_provenance.py
class SkillProvenance(NamedTuple):
    write_origin: str  # "foreground" | "background_review" | "curator" | "user"
    is_agent_created: bool  # 只对 background_review 为 True

# 写入时设置 origin
def background_review_write_scope():
    token = set_current_write_origin("background_review")
    try:
        yield
    finally:
        reset_current_write_origin(token)

# 检查是否是 agent 创建的
def is_agent_created(skill_name: str) -> bool:
    return get_current_write_origin() == "background_review"

6.3 写入流程

python

# skill_manage 工具处理时
if get_current_write_origin() == "background_review":
    mark_agent_created(skill_name)

七、Curator 策展机制

7.1 职责

职责	说明
状态流转	active → stale → archived
合并技能	相似 skill 合并为一个 umbrella
归档清理	90 天不活跃的 skill 归档

7.2 触发条件

python

# agent/curator.py:1898
def maybe_run_curator(
    agent,                       # 父 agent
    interval_hours=24*7,         # 默认 7 天
    min_idle_hours=2,            # 最小空闲时间
    consolidate=False,           # 默认关闭合并
):
    # 检查：
    # 1. 距离上次运行是否超过 interval_hours
    # 2. Agent 是否空闲
    # 3. Curator 状态是否 paused

7.3 自动状态流转

python

# agent/curator.py:276
def apply_automatic_transitions(now=None):
    """基于活跃度自动流转 skill 状态"""
    # 读取所有 agent_created skills
    # 检查最后使用时间
    # active (最近 30 天使用) → stale (30-90 天) → archived (90+ 天)

7.4 严格不变式

python

# agent/curator.py:15-19
Strict invariants:
  - Only touches agent-created skills  # 只处理 agent 创建的
  - Never auto-deletes — only archives  # 只归档不删除
  - Pinned skills bypass all auto-transitions  # pinned skill 跳过所有自动流转

七、Skill Review Prompt 详解

7.1 核心指导原则

python

# agent/background_review.py:45-147
_SKILL_REVIEW_PROMPT = """
Review the conversation above and update the skill library. Be ACTIVE —
most sessions produce at least one skill update, even if small.
"""

7.2 信号识别（任一触发即行动）

信号类型	示例	行动
用户纠正风格	"stop doing X", "don't format like this"	更新相关 skill
用户纠正流程	纠正了工作步骤顺序	在 skill 中添加步骤
新技术出现	发现新的调试方法	捕获到 references/
Skill 过时	加载的 skill 缺少步骤	立即打补丁

7.3 更新优先级

1️⃣ UPDATE A CURRENTLY-LOADED SKILL
   └── 如果 skill 已在上下文中被加载，优先更新它

2️⃣ UPDATE AN EXISTING UMBRELLA
   └── 如果没有加载的 skill，但有现存的类级 skill，补丁它

3️⃣ ADD A SUPPORT FILE under an existing umbrella
   └── references/<topic>.md      ← 会话细节、知识库
   └── templates/<name>.<ext>      ← 模板文件
   └── scripts/<name>.<ext>        ← 可运行脚本

4️⃣ CREATE A NEW CLASS-LEVEL UMBRELLA
   └── 只有当没有任何现有 skill 覆盖时才创建
   └── 名称必须是类级别，不是会话特定

7.4 不捕获的内容

❌ 环境依赖失败：missing binaries, command not found
❌ 负面工具断言："browser tools do not work"
❌ 临时会话错误：session 结束时已解决的错误
❌ 一次性任务："summarize today's market"

八、新增/修改的文件

8.1 核心文件

文件	作用	创建/修改
`agent/background_review.py`	后台 review 核心逻辑	新增
`agent/curator.py`	策展人机制	新增
`tools/skill_provenance.py`	Skill 来源追踪	新增
`agent/turn_finalizer.py`	触发条件检查 + spawn	修改（新增代码）
`agent/turn_context.py`	should_review_memory 标记	修改（新增代码）

8.2 相关文件

文件	作用
`tools/skill_tool.py`	Skill 管理工具（skill_manage）
`tools/memory_tool.py`	Memory 工具
`agent/skills_guard.py`	保护机制检查
`run_agent.py`	_spawn_background_review 入口

8.3 存储位置

~/.hermes/
├── skills/
│   ├── .curator_state          ← Curator 状态
│   ├── SKILL.md               ← Skill 定义
│   ├── references/            ← 支持文件：会话细节、知识库
│   ├── templates/             ← 支持文件：模板
│   └── scripts/              ← 支持文件：可运行脚本
└── memory/
    └── (memory provider 存储)

九、关键机制图解

9.1 线程隔离

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 主线程（处理用户请求）                                               │
│                                                                      │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ agent = AIAgent(...)                                            │ │
│ │ result = agent.run_conversation(user_message, messages)          │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│                           ↓                                          │
│              finalize_turn() → _spawn_background_review()           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ bg-review 线程（后台运行，daemon）                                   │
│                                                                      │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ review_agent = copy.deepcopy(agent)                             │ │
│ │ review_agent.run_conversation(prompt, messages_snapshot)        │ │
│ │   → skill_manage create/patch                                   │ │
│ │   → memory add                                                 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

9.2 工具白名单

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 正常 Agent 工具集                                                    │
│                                                                      │
│ terminal, read_file, patch, web_search, browser_navigate, ...       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Background Review 工具集（白名单）                                    │
│                                                                      │
│ memory, skill_manage  ← 只允许这两个工具集                            │
│ (其他工具运行时被 deny)                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

9.3 成本优化

python

# agent/background_review.py:568
# 复用父 agent 的缓存前缀，节省约 26% 成本
review_agent._cached_system_prompt = agent._cached_system_prompt

十、配置选项

10.1 Skill Review 频率

yaml

# config.yaml
skills:
  # 每 N 次工具调用后触发一次 skill review
  nudge_interval: 10  # 默认

10.2 Curator 配置

yaml

# config.yaml
curator:
  enabled: true
  interval_hours: 168  # 7 天
  min_idle_hours: 2
  stale_after_days: 30
  archive_after_days: 90
  consolidate: false  # 默认关闭

10.3 通知模式

python

# summarize_background_review_actions() 的 notification_mode 参数
"off"     # 完全不通知
"on"      # 通用通知（默认）
"verbose" # 详细通知（包含内容预览）

十一、完整流程时序图

用户 → Agent → finalize_turn() → [触发?] ─┐
                                           ↓
                                    ┌───────────────┐
                                    │ spawn thread  │
                                    └───────────────┘
                                           ↓
                              ┌────────────────────────┐
                              │ bg-review thread       │
                              │  1. copy.deepcopy     │
                              │  2. set whitelist     │
                              │  3. run_conversation  │
                              │     └→ skill_manage   │
                              │     └→ memory add     │
                              └────────────────────────┘
                                           ↓
                                    ┌───────────────┐
                                    │ write to disk │
                                    │ (skills/)     │
                                    └───────────────┘

 Curator 定时检查 ──→ 状态流转/合并/归档

十二、与其他系统的关系

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Hermes Agent 核心                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────┐         ┌─────────────────────┐
│  Memory 系统         │         │  Skill 系统          │
│  ├── memory_tool   │         │  ├── skill_tool      │
│  ├── providers/    │         │  ├── background_rev  │ ← 新增
│  └── (用户画像)    │         │  └── curator.py     │ ← 新增
└─────────────────────┘         └─────────────────────┘
          ↑                               ↑
          │                               │
    ┌─────┴───────────────────────────────┴─────┐
    │         background_review.py              │ ← 新增
    │  ├── spawn_background_review_thread       │
    │  ├── _run_review_in_thread              │
    │  └── summarize_background_review_actions  │
    └─────────────────────────────────────────┘
                      ↑
            ┌─────────┴─────────┐
            │ turn_finalizer.py │ ← 修改（触发点）
            │ turn_context.py   │ ← 修改（should_review）
            └───────────────────┘

十三、关键文件行号

功能	文件:行号
后台 review 核心	`agent/background_review.py:1`
Memory prompt	`agent/background_review.py:34`
Skill prompt	`agent/background_review.py:45`
Combined prompt	`agent/background_review.py:150`
spawn thread	`agent/background_review.py:700`
run in thread	`agent/background_review.py:520`
Curator 核心	`agent/curator.py:1`
Curator 触发	`agent/curator.py:1898`
自动状态流转	`agent/curator.py:276`
Provenance 追踪	`tools/skill_provenance.py:1`
触发检查	`agent/turn_finalizer.py:393`
skill nudge	`agent/turn_finalizer.py:376`
memory 标记	`agent/turn_context.py:236`
spawn 入口	`run_agent.py:1439`

十四、总结

学习循环的本质

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     基于知识的渐进式学习                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

  对话结束
     ↓
  分析对话（LLM 后台线程）
     ↓
  提取信号（用户纠正 / 新技术 / Skill 过时）
     ↓
  更新知识库（SKILL.md / references/ / Memory）
     ↓
  下次对话自动应用

  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
  │ 注意：这是一种"文本知识更新"，不是"模型权重更新"                  │
  │       类似于人类学习后记笔记，下次翻阅                               │
  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

关键创新点

后台 Fork 模式：不影响主对话，不竞争模型资源
工具白名单：只允许 memory/skill 操作，保证安全
来源追踪：区分用户创建和 agent 创建的 skill
策展机制：自动清理和合并，防止 skill 库膨胀
成本优化：复用父 agent 的前缀缓存，节省 26% 成本

Hour 10: 基于知识的渐进式学习 ​

一、概述 ​

二、核心架构 ​

三、触发条件 ​

3.1 Memory Review 触发 ​

3.2 Skill Review 触发 ​

3.3 默认值与配置项 ​

3.4 触发条件检查点 ​

四、触发后创建/修改的文件 ​

4.1 文件操作汇总 ​

4.2 Memory 文件结构 ​

4.3 Skill 文件结构 ​

4.4 SKILL.md 标准格式 ​

4.5 写入时的特殊标记 ​

4.6 写入流程 ​

五、后台线程实现 ​

5.1 线程创建 ​

5.2 Review Prompt 选择 ​

5.3 Forked Agent 配置 ​

六、Skill Provenance（来源追踪） ​

6.1 问题背景 ​

6.2 解决方案：write_origin ​

6.3 写入流程 ​

七、Curator 策展机制 ​

7.1 职责 ​

7.2 触发条件 ​

7.3 自动状态流转 ​

7.4 严格不变式 ​

七、Skill Review Prompt 详解 ​

7.1 核心指导原则 ​

7.2 信号识别（任一触发即行动） ​

7.3 更新优先级 ​

7.4 不捕获的内容 ​

八、新增/修改的文件 ​

8.1 核心文件 ​

8.2 相关文件 ​

8.3 存储位置 ​

九、关键机制图解 ​

9.1 线程隔离 ​

9.2 工具白名单 ​

9.3 成本优化 ​

十、配置选项 ​

10.1 Skill Review 频率 ​

10.2 Curator 配置 ​

10.3 通知模式 ​

十一、完整流程时序图 ​

十二、与其他系统的关系 ​

十三、关键文件行号 ​

十四、总结 ​

学习循环的本质 ​

关键创新点 ​

Hour 10: 基于知识的渐进式学习

一、概述

二、核心架构

三、触发条件

3.1 Memory Review 触发

3.2 Skill Review 触发

3.3 默认值与配置项

3.4 触发条件检查点

四、触发后创建/修改的文件

4.1 文件操作汇总

4.2 Memory 文件结构

4.3 Skill 文件结构

4.4 SKILL.md 标准格式

4.5 写入时的特殊标记

4.6 写入流程

五、后台线程实现

5.1 线程创建

5.2 Review Prompt 选择

5.3 Forked Agent 配置

六、Skill Provenance（来源追踪）

6.1 问题背景

6.2 解决方案：write_origin

6.3 写入流程

七、Curator 策展机制

7.1 职责

7.2 触发条件

7.3 自动状态流转

7.4 严格不变式

七、Skill Review Prompt 详解

7.1 核心指导原则

7.2 信号识别（任一触发即行动）

7.3 更新优先级

7.4 不捕获的内容

八、新增/修改的文件

8.1 核心文件

8.2 相关文件

8.3 存储位置

九、关键机制图解

9.1 线程隔离

9.2 工具白名单

9.3 成本优化

十、配置选项

10.1 Skill Review 频率

10.2 Curator 配置

10.3 通知模式

十一、完整流程时序图

十二、与其他系统的关系

十三、关键文件行号

十四、总结

学习循环的本质

关键创新点