我构建了一套覆盖自媒体全流程的创作系统，从寻找对标、确定选题、撰写脚本到数据分析，形成了完整的自动化链路。为了让系统更智能、更贴合个人需求，我为其加入了自进化功能，其核心在于“数据驱动”和“持续学习”，目标是让AI越用越懂创作者，并能根据历史表现反馈优化整个流程。
为什么需要自进化？
许多AI工具的使用是孤立的，每次交互都像一次新的开始，缺乏上下文关联和长期记忆。而我设计这套系统的核心理念是：让它具备学习能力，越用越懂你。这主要通过以下三层协同机制来实现。
1. 持续学习层：构建记忆中心
这一层相当于系统的记忆中枢，其核心是一个持续更新的“创作者配置”模块。它并非静态设置，而是在多个场景下被动态触发和丰富：
- 初始化采集：在系统首次使用时，自动收集用户的基本信息和初步偏好。
- 行为学习：在每次使用技能后，自动分析用户的选择行为。
- 偏好记录：持续记录用户偏好的内容类型、感兴趣的关键词等。
例如：
- 使用选题技能后，系统会记录你最终选择了哪些选题，并相应更新你对相关关键词的兴趣权重。
- 使用脚本写作技能后，系统会记录你偏好的文案风格，并更新风格偏好档案。
用户也可以主动更新这个记忆中心，手动调整推荐偏好或内容倾向。通过这一层，AI能不断积累关于你的上下文信息，为更精准的决策打下基础。
2. 闭环评估层：系统的决策引擎
这是实现自进化的核心决策引擎，它驱动着一套完整的“推荐-评估-优化”闭环：
推荐 → 采用 → 发布 → 表现 → 评估 → 优化 → 再推荐
↑ |
└──────────────── 完整闭环 ──────────────────┘
效果评分算法
系统会根据发布后的真实数据（如点击率、涨粉数）来量化每次推荐的有效性，并采用以下评分标准：
| 等级 |
条件 |
得分 |
| 🔥 爆款 |
点击率 ≥ 10% 且涨粉 ≥ 100 |
10分 |
| ⭐ 优质 |
点击率 ≥ 6% 或涨粉 ≥ 50 |
5分 |
| ✓ 达标 |
点击率 ≥ 3% |
2分 |
这个分数会作为关键反馈信号，用于强化AI未来的推荐策略。
A/B 测试与探索机制
为了避免推荐算法陷入局部最优，系统引入了A/B测试。在给用户推荐时，采用 80% 稳定策略（基于历史高成功率） + 20% 探索策略（实验新角度或组合） 的混合模式，平衡效果与创新。
异常监控与主动优化
系统会自动监控四类潜在问题：
- 准确率低：系统推荐的选题你总是不想用。
- 有效率低：你用了推荐，但内容效果持续不佳。
- 关键词失效：某个话题连续多次都未被你选中。
- 类型偏差：某种内容形式（如图文、视频）持续表现差。
当检测到异常时，系统会主动发起优化询问，例如：
“我发现‘AI工具’类选题的爆款率很高，建议提升其权重，预期效果可提升约15%。是否应用此优化？”
你可以选择全部应用、部分应用或直接跳过。整个优化过程的决策权始终掌握在用户手中。评估层分析出的新规律会被沉淀下来，送入下一层。
3. 知识积累层：沉淀个性化规律
这一层旨在将第二层评估出的经验，固化为可复用的、属于你个人的创作知识库。沉淀的规律可能包括：
- 关键词规律：哪些关键词更容易出爆款？它们与什么角度搭配效果最佳？
- 标题规律：带数字的标题、疑问句标题、避坑指南式标题，各自的效果数据如何？
- 时间规律：在你的受众中，什么时间段发布内容互动率最高？
- 组合规律：什么样的核心话题，匹配什么样的内容形式（如深度长文、快讯清单、视频解说），更容易获得好成绩？
这些沉淀下来的“规律公式”会在下一次的推荐流程中被读取和应用，从而实现真正的经验复利，让系统越来越聪明。
总结
这套Agent设计思路的核心，是通过多个技能模块与数据文件的协同读写，构建了一个能够自我迭代优化的智能系统。其算法和流程设计具有很强的通用性，任何领域的专家都可以将自己的行业经验注入其中，定制和强化该系统。
如果你也希望手中的AI工具能“越用越懂你”，关键是为其增加一个反馈闭环。无需过于复杂，只要能持续记录“系统推荐了什么 → 用户实际采用了什么 → 最终效果怎么样”这个简单的循环，并让数据能反馈给模型，就足以开启系统的进化之路。欢迎在云栈社区交流你的系统构建思路。 | 
发表于 5 天前
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