ReflexioAI/reflexio

解決的問題

Reflexio 是一個 AI 代理自我改善的框架，旨在防止代理重複犯錯並固化成功策略。它透過將實際使用者互動、修正與專家回饋轉化為持久的行為改善與可重複使用的作戰手冊，解決了代理每次會話都從零開始的問題。

運作方式

Reflexio 透過處理來自代理發布的對話，閉合自我改善的迴圈。它將關於使用者的穩定事實提取為 使用者檔案，並識別行為模式以建立 使用者手冊。不同使用者之間重複出現的模式，隨後被聚合為 代理手冊，可進行審查與批准，以供全域使用。此外，它還能將代理回應與人類專家提供的「理想回應」進行比對，生成可執行的標準作業程序（SOP）。

適用對象

專為希望其系統能透過現實世界使用持續學習，變得更聰明且高效，且無需不斷重新訓練底層模型的 AI 代理開發者所設計。

主要特色

• 自我修正：將使用者修正轉化為改進的決策能力，避免重複相同錯誤。
• 專家學習：透過比對代理回應與專家提供的理想回應，自動提取可執行的作戰手冊。
• 手冊聚合：將類似的使用者級學習聚類為共享的代理手冊，提升所有使用者的代理效能。
• 高效率檢索：在檔案與手冊之間實現混合搜尋（向量 + 全文），延遲極低（p50 約 57ms）。
• 廣泛支援 LLM：相容多個供應商，包括 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 和 DeepSeek，透過 LiteLLM 實現整合。