ReflexioAI/reflexio

Make your agents improve themselves. Reflexio is an AI agent self-improvement harness that enables your AI agents to continuously learn from real user interactions.

Reflexio – AI 代理自我改进平台

功能说明 – Reflexio 是一项位于 LLM 驱动的代理与其用户之间的服务。它记录每一次多轮对话，观察用户的修正或专家提供的“理想”回复，并自动提取两种知识：

用户配置文件 – 关于用户或其环境的稳定事实（例如：preferred deployment region = us‑west‑2）。
剧本 (Playbooks) – 从成功的交互模式中导出的可重用分步程序。剧本可以是特定于用户的，也可以是跨多个用户聚合的，并经批准后供共享使用。

通过持久化这些工件，同一个代理可以在未来的交互中检索它们，从而避免重复错误并重用经过验证的工作流。该系统还定期评估代理的响应以衡量改进情况。

核心功能

功能	获得的好处
配置文件生成	提取事实性用户信息，支持版本控制（当前/待处理/已归档）和可配置的提取窗口。
剧本提取与聚合	对相似的用户行为进行聚类，创建 LLM 生成的 SOP 风格剧本，并在共享前提供审批工作流。
专家学习	您可以在代理回复的同时发布专家的“理想”回复；Reflexio 会突出实质性差距并将其转化为可操作的剧本。
代理成功评估	随机抽样会话，与影子内容进行对比，并分析工具使用情况以检测故障。
混合搜索与检索	跨配置文件和剧本的向量+全文搜索，可选的 LLM 查询重构，统一并行查询（在 3k 行 SQLite 存储上 p50 约为 57 ms）。
多提供商 LLM 支持	通过 LiteLLM 支持 OpenAI、Anthropic、Azure、Gemini、MiniMax、DeepSeek 等。
CLI 与 Python SDK	`reflexio` 命令行用于快速发布/搜索循环；`reflexio.ReflexioClient` 用于编程使用。
集成	OpenClaw 代理框架的原生适配器，以及 mem0 内存平台的直接包装器。

如何开始

安装 – pip install reflexio-ai（或克隆仓库进行开发）。该软件包附带了一组小型服务（8061 端口上的 API，8069 端口上的推理，SQLite 存储）。数据位于 ~/.reflexio 下。
运行服务 – reflexio services start（或从源码运行 uv run reflexio services start）。API 可在 http://localhost:8061 访问，文档 UI 在 http://localhost:8062。
发布对话 – 使用 CLI 或 SDK 发送用户纠正助手的多轮聊天。Reflexio 将在后台处理数据并创建配置文件/剧本。
搜索 – 查询存储的知识（reflexio search "deployment region" --user-id alice）或从 Python 调用 session.search(...) 以检索下一个代理交互的相关上下文。
批准剧本 – 聚合的剧本会出现在审核列表中；一旦批准，它们将被添加到共享池中，并可供任何代理使用。

架构概览

Client (CLI / SDK / HTTP) → FastAPI backend
   ├─ ProfileGenerationService → extractor → storage
   ├─ PlaybookGenerationService → user extractor → aggregator → storage
   ├─ EvaluationScheduler → success evaluator → storage
   ├─ ShadowComparisonWorker → per‑turn judge → storage
   └─ UnifiedSearchService → hybrid vector + text search

所有服务默认在本地运行，使用捆绑的 MiniLM ONNX 模型进行嵌入，并可选配交叉编码器重排序器。SQLite 是默认的持久化层；如果需要，您可以将推理服务指向远程嵌入端点。

适用人群

自定义 LLM 代理开发者，他们需要一种系统化的方法将用户反馈转化为持久的改进，而无需重新训练整个模型。
产品团队，构建必须遵守组织特定策略（例如：部署区域、合规步骤）的内部支持机器人。
研究人员，探索自我改进的代理；Reflexio 提供了一个基准 (GDPVal)，显示在现有的自学习 Hermes 代理之上，规划步骤减少了高达 81%，令牌使用量减少了 72%。

社区与支持

Discord – https://discord.gg/7fnCxahase
托管 SaaS – Reflexio.ai 提供了一个托管版本，具有额外的检索和基于 RL 的持续改进功能。
文档 – https://www.reflexio.ai/docs（API 参考、集成指南、架构详情）。

总结 – Reflexio 是一个开源平台，它闭合了 LLM 代理的反馈循环，将现实世界的修正转化为可重用、可搜索的知识，使代理在每次交互中都变得更聪明。