AI经验技能的自助固化与分发系统的制作方法

本发明涉及人工智能，具体为ai经验技能的自助固化与分发系统。

背景技术：

1、当前主流ai智能体系统（包括但不限于基于大语言模型的对话ai、任务型agent、个人助手等）在知识管理方面存在以下显著缺陷：

2、（1）经验依赖上下文，会话结束后丢失

3、现有ai系统主要依赖会话上下文（context window）和模型内部记忆（in-modelmemory）来维持对话连续性，然而会话上下文会在session刷新后自动清空（例如openclaw类引擎凌晨2-4点的自动重置机制），模型内部记忆会随大模型引擎切换而丢失（deepseek切换到chatgpt，或切换至其他模型），设备缓存会随终端设备更换而丢失（安卓更换至ios或web），本质上，学习到的新经验、操作方法、用户偏好等信息高度绑定于当前会话，跨会话无法保留；

4、（2）手动配置为主，缺乏自动固化能力

5、现有ai助手的知识库扩展通常依赖管理员手动创建知识库文件，调用特定api上传文档，通过rag（检索增强生成）系统的预置语料库，缺少对话中自动识别、自动抽取、自动固化有价值经验的机制；

6、（3）多实例间知识同步困难

7、在拥有多个ai分身（部署在不同终端设备上）的场景下，一个ai实例学到的经验无法自动同步到其他实例，每个ai分身需重复学习相同的操作方法和用户偏好，跨实例知识不一致导致用户体验割裂，缺乏标准化的经验分发包和自动分发机制；

8、（4）无保险机制保障信息完整性

9、现有系统依赖ai主动记录，但ai缺乏在对话过程中判断“此时该记录”的场景感知能力，仅靠ai主动记录容易遗漏关键信息，没有兜底检查机制确保重要经验被可靠存储，信息丢失后无恢复手段。

10、基于此，本技术提出ai经验技能的自助固化与分发系统以解决上述问题。

技术实现思路

1、（一）解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供ai经验技能的自助固化与分发系统，该系统可实现ai在运行过程中经验的自助获取、可靠存储和跨实例分发。

3、（二）技术方案

4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：ai经验技能的自助固化与分发系统，包括：

5、经验评估模块，用于基于预设的多维度评分规则对ai运行过程中产生的经验进行自动评分；

6、固化执行模块，用于根据评分结果将经验自动转化为标准格式的技能文件并存储在文件系统中；

7、双保记录模块，用于在对话结束时自动归档经验信息，并通过定时任务进行补充性兜底检查，确保信息不丢失；

8、部署包管理模块，用于将已固化的技能文件和规则打包为标准分发单元，供新ai实例读取恢复。

9、优选的，所述经验评估模块采用五维评分模型，包括新颖性、实用性、清晰度、通用性和安全性五个维度，各维度分值在总分中的权重分别为新颖性30%、实用性30%、清晰度15%、通用性15%、安全性10%，并叠加加分项0-10分；设定三个出口：评分≥80分自动触发固化流程，评分60-79分切换协商模式，评分<60分跳过。

10、优选的，所述固化执行模块内置铁律连锁触发机制：当新经验评分通过阈值后，自动依次触发同类知识查询、标签化存储、流程验证、技能文件固化及全流程记录的完整链条，相邻步骤之间无需外部指令，当前步骤完成后自动检查下一触发条件。

11、优选的，所述固化执行模块将经验存储于文件系统中，具体包括创建或更新标准格式的技能文件、自动添加结构化元数据标签、更新文件索引、更新读取指南文件；存储路径独立于任何ai模型的上下文缓存和内存区域。

12、优选的，所述双保记录模块包括第一保险子模块和第二保险子模块，所述第一保险子模块用以对话结束时自动归档，所述第二保险子模块用以定时cron兜底。

13、优选的，对话结束时自动归档包括以下步骤：

14、（1）每次对话或任务结束时，ai主动打开当日日志文件；

15、（2）检查对应时段是否已写入；

16、（3）未写则自动摘取本段对话的重点事件和任务结果；

17、（4）已写则跳过，避免重复；

18、定时cron兜底包括以下步骤：

19、（1）设置多个定时检查时间点；

20、（2）通过独立会话线程扫描所有活跃会话窗口；

21、（3）读取完整会话历史，而非仅依赖通道推送通知；

22、（4）与已写入的日志进行比对，发现遗漏则自动补充。

23、优选的，所述第一保险子模块与第二保险子模块互为备份，具体如下：

24、当第一保险子模块正常执行时，第二保险子模块通过比对检测到信息已完整记录而静默通过；当第一保险子模块因对话意外中断或ai未主动归档而失败时，第二保险子模块通过定时扫描和比对自动补位，弥补信息遗漏。

25、优选的，所述部署包管理模块管理的标准分发单元包含系统规则文件、技能索引文件、已固化技能文件集合、可执行脚本工具以及配置文件模板；新ai实例启动时通过读取该分发单元自动恢复全部固化能力。

26、在第二方面，本发明提供上述系统的ai经验技能自助固化与分发方法，包括以下步骤：

27、s1、在ai对话过程中检测到新经验时，基于五维评分模型自动对经验进行评估；

28、s2、评估通过后，通过铁律连锁触发机制依次执行同类知识确认、标签化存储、流程验证、文件固化及全流程记录；

29、s3、对话结束时自动打开日志文件检查并归档本段对话要点；

30、s4、按预设时间点启动定时任务，扫描活跃会话并比对日志，补充遗漏信息；

31、s5、将已固化的技能和规则打包为标准化分发单元，供新ai实例读取恢复。

32、此外，本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

33、（三）有益效果

34、与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：

35、1、本发明在ai内部预置一套自动连锁触发规则体系，新经验到达后自动完成评估、确认、存储、验证、固化、记录的完整链条，无需任何外部触发或人工干预，区别于所有依赖人工手动操作或api调用的知识管理方案；

36、2、针对ai无法在对话中准确判断“记录时机”的固有问题，本发明通过对话结束归档配合定时cron兜底的双保方案，保险一利用完整对话上下文优势提升归档质量，保险二利用定时异步检查弥补ai主动性的不足，两路独立且互备，任何一路故障另一路自动兜底，实现信息零丢失；

37、3、区别于所有基于模型内部记忆、缓存、数据库的存储方案，本发明将经验和技能固化到标准文件系统（.md/.sh/.py），实现真正的跨模型、跨设备、不重置，换掉大模型引擎、更换终端设备、session刷新后，能力完全恢复；

38、4、本发明通过标准化部署包结构，将固化后的技能、规则、工具脚本打包为可复用的部署单元，新ai实例通过读取部署包即可在数秒内获得全部已有能力，实现跨实例、跨设备、跨平台的知识快速迁移和同步。