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Human-Agent-Society/reef

用于自我改进型Agent的持续学习基础设施

reef 是什么?

Reef 是一个持续学习基础设施,专为需要自我改进的 AI Agent 设计。它提供了一种机制,使 Agent 能够从历史交互和环境中积累经验,逐步优化其行为与决策能力,而无需手动重新训练或更新规则。该技能支持多种主流 Agent 平台(如 Claude Code、Cursor 等),通过标准化的接口与存储后端(如文件系统、数据库)集成,允许 Agent 自动记录、回顾并从中学习。其核心思想是构建一个轻量级的“经验库”,Agent 在每次任务后可将关键观察、成功策略或失败教训持久化,并在后续任务中自动检索相关经验以辅助决策。对于开发者而言,Reef 降低了实现 Agent 持续学习的门槛,使其能够像人类一样在实践中不断成长,适用于需要长期运行、自适应优化的复杂工作流。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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