self-improving-agent は何をしますか？
すべてのスキル体験から学習する汎用自己改善エージェント。マルチメモリアーキテクチャ（セマンティック＋エピソディック＋ワーキング）を使用してコードベースを継続的に進化させます。スキル完了時またはエラー時にフックベースの自己修正を自動トリガーします。
概要
このエージェントは、AIエージェントの実行中に得られるすべてのスキル体験を活用して自己改善を行います。セマンティックメモリ（知識の長期保存）、エピソディックメモリ（過去の実行例）、ワーキングメモリ（現在のコンテキスト）の3層メモリ構造により、効率的な学習と適応を実現します。
主な機能
- マルチメモリアーキテクチャ: セマンティック、エピソディック、ワーキングメモリによる知識管理
- フックベースの自動修正: スキル完了時やエラー発生時に自動トリガー
- 継続的コード進化: 学習した知識をコードベースに反映
- 統合の容易さ: 既存のプロジェクトに最小限の設定で追加可能
対応プラットフォーム
Claude Code、Cursor、Codexなど、主要なAIエージェントプラットフォームで動作します。
使用方法
# エージェントの初期化
git clone https://github.com/charon-fan/self-improving-agent.git
cd self-improving-agent
# 設定ファイルを編集（必要に応じて）
nano config.yaml
# エージェントを起動
python run_agent.py
設定例 (config.yaml)
memory:
semantic:
storage: filesystem
path: ./memory/semantic
episodic:
max_episodes: 1000
working:
ttl: 3600
hooks:
on_skill_complete:
- analyze_performance
- update_memory
on_error:
- log_error
- attempt_correction
環境変数
AGENT_MEMORY_PATH: メモリ保存先パスAGENT_LOG_LEVEL: ログレベル（DEBUG, INFO, WARNING, ERROR）AGENT_MAX_WORKERS: 最大ワーカー数
詳細情報
詳細については、GitHubリポジトリを参照してください。