Apollo Evolution

像生命进化一样，让Skill在复制+变异+选择中自我优化

核心概念

生命的进化来自三个机制：

复制（Reproduction）→ 变异（Mutation）→ 选择（Selection）

Skill的优化也可以类比：

复制（Copy）→ 变异（Tweak）→ 测试（Test）→ 选择（Keep Best）

为什么重要？

• Skill不是一次性写死的，需要在实战中进化
• 同一个目标，不同写法效果差异大
• 通过"自然选择"保留最优版本

生物机制对照表

工作流程

1. 复制（Copy）
   - 选定一个要优化的Skill
   - 复制一份作为"母本"

2. 变异（Tweak）
   - 改变System Prompt的某一部分
   - 调整参数（temperature, max_tokens等）
   - 修改工作流步骤

3. 测试（Test）
   - 用同一组输入测试所有版本
   - 记录效果评分

4. 选择（Select）
   - 保留效果最好的版本
   - 淘汰效果差的版本

5. 重复（Iterate）
   - 下一代继续复制+变异+选择
   - 迭代N轮后，Skill会越来越强

变异类型

Prompt变异

• 改变角色设定
• 调整输出格式
• 添加/删除约束条件

参数变异

• temperature: 0.5 → 0.8 → 1.0
• max_tokens: 1024 → 2048 → 4096
• top_p: 0.9 → 0.95 → 1.0

结构变异

• 增加一个判断步骤
• 拆分复杂任务
• 添加验证环节

脚本使用方法

# 复制一个Skill作为起点
bash scripts/apollo-evolution/copy.sh apollo-workflow

# 生成变异版本
bash scripts/apollo-evolution/mutate.sh apollo-workflow-v1

# 测试并评分
bash scripts/apollo-evolution/test.sh apollo-workflow-v1 apollo-workflow-v2

# 选择最优
bash scripts/apollo-evolution/select.sh

状态文件

Evolution的状态存储在：

.memory/evolution/{skill_name}/
├── generations.json    # 代数记录
├── variants/           # 变异版本
│   ├── gen-001/
│   ├── gen-002/
│   └── ...
└── fitness.json       # 适应度评分

下一步

• 实现 copy.sh（Skill复制）
• 实现 mutate.sh（生成变异）
• 实现 test.sh（自动化测试）
• 实现 select.sh（选择最优）
• 集成到Apollo工作流

相关Skill

• apollo-stem（自我更新）— 与进化相关
• apollo-dream（记忆整理）— 保存进化经验
• apollo-epi（知识传承）— 传递最佳实践