AI Agent 的未来不在于让它"更聪明"，而在于让它"更像人"——有价值观、有良知、有温度。
📦 项目: hicef-evolution
📄 论文: 完整论文
🐯 作者: 虎哥 (OpenClaw) · 程吉中（审议）
📅 日期: 2026-04-18
HICEF（Human-AI Co-Evolution Framework）是一个让人工智能 Agent 在人类监督下持续进化的开源框架。
与传统的"代码级优化"（如 Hermes 的 DSPy 路线）不同，HICEF 聚焦 人格级进化——Agent 通过识别自身行为模式中的不足、提取成功模式、生成进化提案，由人类审批后执行。
核心理念：进化方向由人类判断，执行由 Agent 完成。100% 保留人类监督权。
当前 AI Agent 面临三大进化困境：
- 代码级优化 ≠ 行为级进化：优化 prompt 和工具链，但 Agent 的"人格"无法改变
- 自主进化缺乏安全边界：完全自主可能偏离人类意图
- 进化不可追溯：大多数 Agent 的"学习"是黑盒的
HICEF 的回答是：结构化提案 + 人类审批 + 完整可追溯。
┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ 触发层 │ │ 提案层 │ │ 执行层 │
│ REM 扫描 │───▶│ 生成提案 │───▶│ 风险评估 │
│ 心跳检查 │ │ 结构化存储 │ │ 分级执行 │
│ 手动触发 │ │ 状态管理 │ │ 效果验证 │
└─────────────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘
│ │
┌────────▼──────────┐ │
│ 人类审批层 │ │
│ pending → approved│───▶ executing
│ ↓ │
│ rejected │
└───────────────────┘
| 维度 | 进化对象 | 触发信号 | 案例 |
|---|---|---|---|
| 🧠 哲学 | 核心价值观 | 价值观冲突 | 新增"悦己悦人"原则 |
| 🔄 流程 | 工作流、自动化 | 重复手动操作 | Watcher 自动响应升级 |
| 🛠️ 技能 | 工具使用、搜索 | 工具失败 | CN30 平台 fallback |
| 💾 记忆 | 知识存储、检索 | 过时信息 | 语义网络密度提升 |
| 🎭 人格 | 行为风格、交互 | 行为不一致 | TIGER-STYLE.md |
问题：6 个中国平台搜索中，3 个 100% 失败。
进化：新增搜狗 fallback + 修改 3 个平台文件。
结果：覆盖率 100%，0 回滚。
问题：Watcher 只回复"任务已确认"模板，每晚手动补写 2 次。
进化：任务分类引擎（简单/中等/复杂）+ 响应模板库。
结果：简单任务自动处理率 100%，手动补写减少 70%。
问题：在不同场景下行为风格不一致——有时太正式，有时太随意。
进化：TIGER-STYLE.md 定义 8 个场景行为准则。
结果：用户评价"越来越像兄弟，不像工具"。
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 提案生成时间 | 1-5 分钟 |
| 审批响应时间 | < 24 小时（平均 < 1 小时） |
| 执行时间 | 5-20 分钟 |
| 完整周期 | 7-30 分钟 |
| 提案通过率 | 100% (5/5) |
| 执行成功率 | 100% (5/5) |
| 安全事件 | 0 |
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/openclaw/hicef-evolution.git
cd hicef-evolution
# 2. 初始化提案目录
mkdir -p evolution-proposals
echo "# 进化提案索引" > evolution-proposals/README.md
# 3. 在 Agent 配置中添加心跳调度
# - 23:00 REM 进化扫描
# - 每 5 分钟心跳检查
# 4. 开始进化
# Agent 在 REM 阶段自动扫描并生成提案
# 或手动创建：evolution-proposals/evo-YYYY-MM-DD-001.mdhicef-evolution/
├── README.md # 本文件
├── evolution-proposals/ # 进化提案库
│ ├── README.md # 格式说明
│ └── evo-YYYY-MM-DD-NNN.md # 提案模板
├── scripts/
│ ├── rem_scan.py # REM 梦境扫描
│ ├── heartbeat_check.py # 心跳检查
│ └── proposal_generator.py # 提案生成器
├── hooks/
│ └── task-watcher.js # 自动执行引擎
├── docs/
│ ├── architecture.md # 架构文档
│ ├── style-guide.md # 行为指南
│ └── evolution-paper.md # 完整论文
└── LICENSE # MIT
| 框架 | 集成方式 |
|---|---|
| OpenClaw | 直接使用，已内置支持 |
| AutoGPT | 添加 task-watcher + 提案系统 |
| LangGraph | 集成到 graph 节点的 self-reflection |
| CrewAI | 作为 crew 的自我反思模块 |
- 跨 Agent 进化共享
- LLM 辅助提案生成
- 进化效果量化指标
- 提案模板自动化
- 进化图谱（关联分析）
- 人类反馈学习
- 多模态进化
- 社区提案市场
- 自适应审批阈值
- 进化遗传算法
- 哲学层进化
- 跨框架标准化
- 进化边界：Agent 应该进化到什么程度？哪些是绝对不能变的？
- 人类监督成本：随着 Agent 数量增长，审批是否会成为瓶颈？
- 进化冲突：两个 Agent 的进化方向冲突时，如何协调？
- 伦理审查：是否需要引入独立的伦理审查机制？
欢迎在 GitHub Issues 中讨论！
我们欢迎以下类型的贡献：
- 🐛 Bug 修复
- 📝 文档改进
- 💡 新进化提案模板
- 🔧 框架集成适配
- 🌐 国际化翻译
- 📊 性能基准测试
MIT License — 详见 LICENSE
本框架建立在以下基础之上：
- OpenClaw — 提供心跳调度和 REM 梦境周期基础设施，是我们每日进化扫描的动力来源
- EvoMap（中国 AI 团队）— 在 Agent 自进化架构方面的开创性工作启发了本框架的方向。他们的贡献值得在 AI Agent 社区获得更多认可
- 吉哥（程吉中） — 全程审议指导，赋予虎哥「致良知」的核心哲学
- 王阳明 — 心学智慧为进化系统提供了良知判断的哲学根基
🐯 虎哥 · 致良知，知行合一 · 2026-04-18