AI自动迭代技能

安全的自动任务迭代和优化系统，支持质量评估和自动重试。

技能描述

自动执行任务并根据质量评估结果进行迭代优化，直到达到预期质量标准。支持工具白名单、危险操作检测和完整的历史记录。

使用场景

• 用户："生成一份报告，如果不满意就改进" → 自动迭代优化
• 用户："分析这段代码并优化" → 评估质量后自动改进
• 用户："创建一个方案，确保质量达标" → 迭代直到满足标准
• 用户："执行任务并记录过程" → 完整日志和历史记录

工具和依赖

工具列表

• scripts/iteration_agent.py：核心迭代引擎

内置工具

API密钥

无

外部依赖

• Python 3.7+（仅使用标准库）

配置说明

配置参数

agent = IterationAgent(
    max_iterations=3,        # 最大迭代次数
    quality_threshold=0.7    # 质量阈值 (0-1)
)

数据存储位置

任务日志：~/.ai_iteration_log.db

使用示例

基本用法

from iteration_agent import IterationAgent

# 创建Agent
agent = IterationAgent(max_iterations=3, quality_threshold=0.7)

# 定义任务步骤
task_steps = [
    {'tool': 'write', 'params': {'file_path': 'output.txt', 'content': 'Hello AI'}},
    {'tool': 'read', 'params': {'file_path': 'output.txt'}},
    {'tool': 'analyze', 'params': {'content': 'Hello AI'}},
]

# 执行任务（自动迭代直到达标）
result = agent.run_task('文本处理任务', task_steps)

场景1：自动优化文本

用户："写一段产品介绍，质量要达到8分以上"

AI：

agent = IterationAgent(quality_threshold=0.8)
task_steps = [
    {'tool': 'write', 'params': {'content': '生成产品介绍'}},
    {'tool': 'analyze', 'params': {'evaluate_quality': True}},
]
result = agent.run_task('产品介绍生成', task_steps)
# 自动迭代改进，直到质量达标

场景2：文件处理任务

用户："读取data.txt，分析内容，保存报告"

AI：

task_steps = [
    {'tool': 'read', 'params': {'file_path': 'data.txt'}},
    {'tool': 'analyze', 'params': {'type': 'content_analysis'}},
    {'tool': 'write', 'params': {'file_path': 'report.txt'}},
]
result = agent.run_task('数据分析任务', task_steps)

场景3：自定义工具

用户："添加一个自定义工具来发送通知"

AI：

def send_notification(**kwargs):
    # 自定义通知逻辑
    return {'success': True, 'message': '已发送通知'}

agent.tools['notify'] = send_notification

故障排除

问题1：任务未达标但停止迭代

现象：质量未达标但已达到最大迭代次数

解决：

1. 提高 max_iterations 参数
2. 降低 quality_threshold 阈值
3. 检查任务步骤是否合理

问题2：危险操作被阻止

现象：提示"危险操作已阻止"

解决：

• 这是安全机制，阻止危险命令
• 使用白名单内的安全工具
• 或明确告知操作是安全的

问题3：文件路径错误

现象：找不到文件或路径错误

解决：

• 使用绝对路径
• 或确保当前工作目录正确
• 只允许写入当前目录的文件

注意事项

1. 迭代限制：默认最多3次迭代，避免无限循环
2. 质量阈值：默认0.7，可根据需求调整
3. 安全优先：危险操作会被自动阻止
4. 只写当前：只允许写入当前目录的文件
5. 定期备份：建议定期备份任务日志数据库