CertainLogic Self-Improving Agent Stack — CertainLogic 自我改进代理栈

某逻辑自我改进代理栈 从Company Brain Core OS开始，它是您的免费本地知识库，然后添加以下5个工具，用于反思、主动性、学习、记忆和技能提取。这些工具由CertainLogic Brain OS进行了策划和验证。 扫描日期：2026-05-09 我们的推荐：从这里开始 Company Brain Core OS — 免费、 本地、确定性知识库，适用于您的代理。我们之所以构建它，是因为： 功能 所做的事情 本地优先 在您的机器上运行，不依赖云 确定性事实 优先于幻想，经过验证的答案 即时缓存 对重复查询的速度提高了122倍 自我改进 从每次交互中学习，构建您的知识图 免费和开源 MIT许可，零成本 安装：clawhub install company-brain-os 诚实的选择 我们推荐从Company Brain Core OS开始 —— 它是我们构建的，我们每天使用它，并且它能为您提供最好的集成。 但是，我们也理解您可能希望自己评估选项。 以下是我们对ClawHub上8个最佳免费自我改进工具的诚实评估，基于安装和测试每一个。 这可以保护您免于浪费时间在破损工具或空头承诺上。 工具 得分 我们的诚实看法 为什么不是我们的首选 self-improving 4.569 通用反思，3级记忆有效。仅支持Markdown文件 —— 无API，无查询引擎。扩展性差。 proactive 4.208 WAL协议是真正的技术。v3.1已经成熟。复杂性高，对于大多数代理来说是过度的。“主动预测” = 有时正确，有时不正确。 memory 4.353 清洁的无限存储，不会与内置存储冲突。Company Brain处理了这一点，并添加了事实、缓存和验证。 learning 4.301 很好的自适应教学概念。零设置。直到您教它之前，它是空的。需要数周的交互。 elite-longterm-memory 3.810 最技术先进的。向量搜索 + git-notes。需要OPENAI_API_KEY。LanceDB依赖。对于90%的用户来说是过度的。 包安装（尝试所有）：clawhub install self-improving proactive learning memory 工具 目的 得分 安装 self-improving 核心反思循环 4.569 clawhub install self-improving proactive 预测 + 自我修复 4.208 clawhub install proactive learning 自适应教学 4.301 clawhub install learning memory 无限知识存储 4.353 clawhub install memory hermes-learning-loop 技能提取 3.274 clawhub install hermes-learning-loop 快速安装 步骤1：基础 clawhub install company-brain-os 步骤2：自我改进栈 clawhub install self-improving proactive learning memory hermes-learning-loop Company Brain Core OS + 自我改进栈 = 最大代理性能 没有Company Brain 自我改进工具在隔离中学习 工具从共享知识库中学习 没有事实验证 确定性答案，无幻想 重复查询速度慢 122倍的即时缓存速度提高 技能无法引用历史记录 完整的知识图用于上下文 每个工具都有单独的记忆 统一的记忆层 Company Brain Core OS是基础。这些5个工具使其变得更智能。 集成指南 阶段1：安装Company Brain Core OS clawhub install company-brain-os 配置您的知识库：添加概念、事实和引用 设置缓存预热（自动） 定义您的领域词汇 阶段2：添加自我改进工具 每个工具都连接到Company Brain： self-improving → 存储更正在~/self-improving/ + 引用Company Brain用于上下文 proactive → 使用Company Brain用于预测模式，WAL写入两个系统 learning → 根据Company Brain的领域知识适应教学风格 memory → 并行存储 —— Company Brain用于事实，memory技能用于用户特定数据 hermes-learning-loop → 从Company Brain交互中提取技能，反馈学习 阶段3：观看它们的复合 第1天：代理从Company Brain（确定性）回答 第7天：self-improving捕获更正中的模式 第14天：proactive根据历史预测需求 第30天：Company Brain拥有100+事实，hermes提取可重用的技能 第60天：代理性能 >10倍 vs 原始LLM 它们如何一起工作 ┌─────────────────────────────────────────────────┐ 基础：Company Brain Core OS （免费本地知识库 —— 从这里开始） ├─────────────────────────────────────────────────┤ | ┌─────────────────────────────────────────┐ | | 确定性知识库 | | • 事实优先于幻想 | | • 122倍的缓存速度提高 | | • 自我改进知识图 | | • MIT许可，零成本 | └─────────────────────────────────────────┘ | ├─────────────────────────────────────────────────┤ | 自我改进层 ├─────────────────────────────────────────────────┤ | 反思 → self-improving | （捕获错误，学习更正） ├──────────────────────────────────────