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自主智能体增强系统 — 任务自动拆解、工具调用、多步执行、向量记忆
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name: agent-autonomy-pro
version: 1.0.0
description: 自主智能体增强系统 — 任务自动拆解、工具调用、多步执行、向量记忆
author: 潇涵 XIAOHAN
keywords: [autonomous-agent, task-automation, vector-memory, tool-calling, workflow]
metadata:
openclaw:
emoji: "🤖"
category: automation
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**此技能有付费专业版和定制服务！**
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## 💰 服务价格
| 服务 | 价格 | 说明 |
|------|------|------|
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*此 CTA 由 OpenClaw 自动插入 - 2026-04-15*
# 🤖 Agent Autonomy Pro — 自主智能体增强系统
**核心能力**：
- ✅ 任务自动拆解（Goal → Subtasks → Actions）
- ✅ 工具调用自动化（浏览器/文件/API）
- ✅ 多步任务自主执行（无需人工确认）
- ✅ 向量记忆集成（语义检索长期记忆）
- ✅ 执行监控与自动恢复
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## 架构设计
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Autonomy Engine │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │Task Planner │ │Tool │ │Execution │ │
│ │(任务拆解) │ │Orchestrator │ │Monitor │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Vector Memory Layer │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │Embedding │ │Similarity │ │Context │ │
│ │Generator │ │Search │ │Injection │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Tool Layer │
│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
│ │Browser │ │File │ │Web │ │Message │ │Cron │ │
│ │Control │ │System │ │Fetch │ │System │ │Scheduler│ │
│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
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## 核心功能
### 1. 任务自动拆解 (Task Planner)
**输入**：用户目标（自然语言）
**输出**：DAG 任务图（可并行执行）
**示例**：
```
用户：研究 AI 新闻并发布到知乎
拆解：
├─ P0: 获取最新 AI 新闻 (web_fetch)
├─ P1: 分析热点趋势 (LLM analysis)
├─ P2: 生成知乎文章草稿 (LLM writing)
├─ P3: 发布到知乎 (browser automation)
└─ P4: 记录执行结果 (memory update)
```
### 2. 工具调用自动化 (Tool Orchestrator)
**自动选择工具**：
- 信息获取 → `web_fetch` / `browser`
- 文件操作 → `read` / `write` / `edit`
- 发布外展 → `message` / `browser`
- 定时任务 → `cron`
**执行策略**：
- 串行：依赖前一步结果的任务
- 并行：独立任务同时执行
### 3. 向量记忆集成 (Vector Memory)
**轻量级方案**（无需外部依赖）：
- 使用 TF-IDF + 余弦相似度
- 本地存储：`memory/vector-index.json`
- 语义检索：输入查询 → 返回相关记忆
**记忆层级**：
1. HOT RAM: `SESSION-STATE.md`（当前工作上下文）
2. WARM: `memory/vector-index.json`（语义检索）
3. COLD: `MEMORY.md` + `memory/*.md`（长期记忆）
### 4. 执行监控 (Execution Monitor)
**心跳协议**：
- 每任务更新 `tasks/execution-heartbeat.txt`
- 超时检测：>5min 无进展 → 自动重试
- 失败恢复：记录失败原因，切换策略
---
## 使用方法
### 基础用法
```javascript
// 1. 加载自主引擎
const autonomy = require('./skills/agent-autonomy-pro/index.js');
// 2. 定义目标
const goal = "研究 AI 新闻并发布到知乎";
// 3. 自动执行
await autonomy.execute(goal);
```
### 高级用法
```javascript
// 自定义任务拆解策略
const plan = await autonomy.plan(goal, {
maxParallel: 3, // 最多并行任务数
timeoutPerTask: 300, // 单任务超时 (秒)
retryOnFailure: true, // 失败自动重试
useVectorMemory: true // 启用向量记忆检索
});
// 执行并监控
const result = await autonomy.run(plan, {
onProgress: (task, status) => console.log(`${task}: ${status}`),
onComplete: (result) => saveToMemory(result)
});
```
---
## 向量记忆实现
### 轻量级 TF-IDF 方案
**无需外部依赖**，纯 JavaScript 实现：
```javascript
class VectorMemory {
constructor(indexPath = 'memory/vector-index.json') {
this.indexPath = indexPath;
this.documents = [];
this.load();
}
// 添加文档
add(text, metadata = {}) {
const doc = {
id: Date.now(),
text,
metadata,
vector: this.computeTFIDF(text)
};
this.documents.push(doc);
this.save();
}
// 语义搜索
search(query, topK = 5) {
const queryVector = this.computeTFIDF(query);
const scores = this.documents.map(doc => ({
...doc,
score: cosineSimilarity(queryVector, doc.vector)
}));
return scores.sort((a, b) => b.score - a.score).slice(0, topK);
}
computeTFIDF(text) {
// TF-IDF 实现
}
}
```
### 使用示例
```javascript
const memory = new VectorMemory();
// 添加记忆
memory.add("用户偏好中文交流，不喜欢表格和 emoji", {
type: 'preference',
timestamp: Date.now()
});
// 检索相关记忆
const related = memory.search("用户沟通偏好");
console.log(related[0].text);
// → "用户偏好中文交流，不喜欢表格和 emoji"
```
---
## 自主执行工作流
### 示例：AI 新闻研究 → 发布
```
1. 目标接收
└─ "研究今日 AI 新闻并发布"
2. 任务拆解 (Task Planner)
├─ T1: 获取新闻 (web_fetch 3 个来源)
├─ T2: 分析热点 (LLM 总结 Top5)
├─ T3: 生成文章 (LLM 写作 800 字)
├─ T4: 发布知乎 (browser automation)
└─ T5: 记录结果 (memory update)
3. 并行执行 (Tool Orchestrator)
├─ T1a: fetch 36kr.com ✅
├─ T1b: fetch xix.ai ✅
└─ T1c: fetch zhihu.com ✅
4. 结果聚合
└─ 合并 3 个来源 → Top10 新闻
5. 内容生成
└─ LLM 生成 800 字分析文章
6. 发布执行
└─ browser → 知乎 → 发布成功
7. 记忆更新
└─ 添加执行记录到向量记忆
```
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## 配置选项
```json
{
"autonomy": {
"enabled": true,
"maxParallelTasks": 3,
"timeoutPerTask": 300,
"retryOnFailure": true,
"maxRetries": 3
},
"vectorMemory": {
"enabled": true,
"indexPath": "memory/vector-index.json",
"topK": 5,
"minScore": 0.3
},
"monitor": {
"heartbeatInterval": 60,
"staleThreshold": 300,
"autoRestart": true
}
}
```
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## 定价
| 服务 | 价格 | 交付 |
|------|------|------|
| 系统部署 | ¥1,999 | 完整配置 + 培训 |
| 工作流定制 | ¥999/个 | 个性化工作流设计 |
| 月度维护 | ¥499/月 | 每周优化 + 支持 |
**首单优惠**：前 3 名 50% OFF
**支付**：支付宝扫码（1 步完成）
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## 案例研究
### 案例 1：自动外展系统
- 目标：GitHub 外展 100 个用户
- 拆解：搜索→筛选→生成消息→发送→追踪
- 结果：3h 完成，12 回复，2 转化
### 案例 2：内容发布流水线
- 目标：每日 AI 新闻发布
- 拆解：抓取→总结→排版→发布→分析
- 结果：全自动，每日 08:00 发布
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*Created: 2026-04-13 | Version: 1.0.0 | Author: 潇涵 XIAOHAN*
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