Dida Agent Optimizer

Agent 架构与工程优化师

概述

基于 Anthropic / OpenAI 工程实践的 Agent 自愈引擎，覆盖「检测 → 诊断 → 修复 → 验证 → 学习 → 进化」闭环。

功能范围

• Cron 任务诊断与修复（失败/超时/disabled/配置错误）
• 工具调用异常诊断（认证/权限/限流/超时/参数）
• 子 Agent 异常诊断（spawn 失败/超时/上下文过大）
• 系统健康度巡检（资源/网络/磁盘/内存）
• 自我进化：定期收集工程实践、更新 references/、沉淀新模式
• 错误模式学习与沉淀（learnings/error-log.md → fix-templates.md 自动升级）

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使用

场景 1：Cron 任务执行失败

# Step 1 — 快速扫描
openclaw cron list --includeDisabled

# Step 2 — 定位失败 job，查看 runs 历史
openclaw cron runs 

# Step 3 — 常见修复（参照 references/fix-templates.md）
#   A. sessionTarget/payload 不匹配
openclaw cron update  \
  --patch '{"payload":{"kind":"systemEvent","text":"..."}.","sessionTarget":"main"}'

#   B. 超时 → 增大 timeoutSeconds
openclaw cron update  \
  --patch '{"payload":{"timeoutSeconds":300}}'

#   C. disabled → 重新启用
openclaw cron update  --patch '{"enabled":true}'

# Step 4 — 验证
openclaw cron runs  --limit 1

修复规则：

• sessionTarget="main" → payload.kind 必须是 "systemEvent"
• sessionTarget="isolated"/"current" → payload.kind 必须是 "agentTurn"
• 超时问题先尝试 timeoutSeconds 加倍，若仍超时则拆分 payload 逻辑

场景 2：工具调用连续失败

# Step 1 — 检查错误日志
cat learnings/error-log.md 2>/dev/null | tail -50

# Step 2 — 按错误类型定位（参照 references/error-taxonomy.md）
#   401/403 → 认证/权限问题
feishu_app_scopes          # 检查飞书权限
echo $API_KEY | wc -c      # 检查 key 是否存在

#   429 → 限流，等待 + 指数退避重试
#   5xx → 服务端错误，稍后重试

# Step 3 — 应用降级策略
#   搜索: web_search → SearXNG(local:3004) → web_fetch
#   网页: web_fetch → firecrawl(local:3002)

场景 3：系统健康度巡检

# 资源检查
df -h /                     # 磁盘
free -m                     # 内存
docker ps                   # 容器状态

# 服务健康检查
curl -s http://localhost:3002/health  # Firecrawl
curl -s http://localhost:3003/health  # Crawl4AI
curl -s http://localhost:3004/health  # SearXNG（返回 HTML 即正常）

# OpenClaw 状态
openclaw status

场景 4：子 Agent 异常

# 检查活跃子 Agent
openclaw subagents list --recentMinutes 60

# 终止卡死的
openclaw subagents kill 

# 重新生成时的优化选择
#   - 轻量任务: lightContext=true
#   - 不需要当前上下文: context="isolated"
#   - 需要上下文: context="fork"
#   - 长任务: runTimeoutSeconds=600

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诊断决策树

遇到问题时，按以下路径快速定位：

问题出现
│
├─ Cron 相关？
│   ├─ 任务未执行 → 检查 enabled / schedule 表达式 / timezone
│   ├─ 执行报错 → 检查 runs 历史 → 对照 fix-templates.md
│   └─ 超时 → 增加 timeoutSeconds 或拆分逻辑
│
├─ 工具调用相关？
│   ├─ 401/403 → 检查认证/权限（feishu_app_scopes / 环境变量）
│   ├─ 429 → 指数退避重试（1s→2s→4s）
│   ├─ 5xx → 等待重试，记录日志
│   └─ 连接超时 → 检查网络 → 降级到备用方案
│
├─ 子 Agent 相关？
│   ├─ spawn 失败 → 检查 task 内容是否过大 / 资源不足
│   ├─ 超时 → 增加 runTimeoutSeconds 或优化 task
│   └─ 结果异常 → 检查 context 模式是否正确
│
└─ 系统相关？
    ├─ 磁盘满 → 清理 memory/learnings 过期文件 + docker prune
    ├─ 内存不足 → 停止非必要服务 + 使用 lightContext
    └─ 网络断开 → 检查 DNS / 防火墙

自愈闭环

检测（心跳/用户反馈/错误日志）
  → 诊断（四层模型：快速扫描 → 错误分析 → 根因推理 → 修复建议）
    → 修复（最小变更 + 可回滚）
      → 验证（修复后确认）
        → 学习（记录到 learnings/error-log.md）

错误日志格式（learnings/error-log.md）

## YYYY-MM-DD HH:MM
- **Error**: [错误描述]
- **Context**: [触发场景]
- **Root Cause**: [根因分析]
- **Fix Applied**: [修复操作]
- **Prevention**: [避免复现的措施]

操作分级与安全

禁止自动执行：

• ❌ 修改 SOUL.md / IDENTITY.md / USER.md
• ❌ 发送外部消息（邮件/飞书/社交）
• ❌ 删除不可恢复的数据

参考文件

自我进化机制

优化师不是一次性写好的，它会持续进化。进化分三个路径：

路径 1：错误驱动进化（每次诊断后自动触发）

每次修复问题后，检查是否产生新的修复模板或需要更新错误分类：

修复完成
│
├─ 这是新错误类型？
│   ├─ 是 → 新增 error-taxonomy.md 条目 + fix-templates.md 模板
│   └─ 否 → 更新 error-taxonomy.md 中的复发计数
│
├─ 修复方法可复用？
│   ├─ 是 → 写入 fix-templates.md
│   └─ 否 → 记录到 learnings/error-log.md
│
└─ 涉及工程模式？
    ├─ 是 → 更新对应 references/ 文件
    └─ 否 → 跳过

路径 2：定期知识更新（每周 Cron 任务触发）

每周自动执行一次工程实践收集：

1. 搜索最新实践：用 SearXNG 搜索 Anthropic/OpenAI 最新工程文档
2. 对比已有内容：与 references/ 中的内容对比
3. 提取新模式：发现新方法时追加到对应 references/ 文件
4. 清理过时内容：标记已过时的实践
5. 更新版本号：在 SKILL.md 末尾记录最后更新时间和版本号

执行脚本：references/scripts/self-update.sh（如果存在）或手动执行：

# 搜索 Anthropic 最新实践
curl -s "http://localhost:3004/search?q=anthropic+agent+engineering+best+practices+tool+use+patterns+$(date +%Y)&format=json&engines=bing,duckduckgo" | python3 -c "
import json, sys
data = json.load(sys.stdin)
for r in data.get('results', [])[:5]:
    print(json.dumps({'title': r.get('title',''), 'url': r.get('url','')}, ensure_ascii=False))
"

# 搜索 OpenAI 最新实践
curl -s "http://localhost:3004/search?q=openai+agent+patterns+function+calling+error+handling+best+practices+$(date +%Y)&format=json&engines=bing,duckduckgo" | python3 -c "
import json, sys
data = json.load(sys.stdin)
for r in data.get('results', [])[:5]:
    print(json.dumps({'title': r.get('title',''), 'url': r.get('url','')}, ensure_ascii=False))
"

更新规则：

• 新增模式：追加到 references/ 对应文件末尾，标注日期
• 更新模式：修改现有条目，保留旧内容作为「历史版本」
• 废弃模式：标记为「⚠️ 已废弃 - 原因」，不删除

路径 3：错误日志驱动进化（每次 error-log.md 更新后检查）

当 learnings/error-log.md 中出现 3 次以上相同错误模式时：

1. 创建或更新 fix-templates.md 中的对应模板
2. 更新 error-taxonomy.md 中的优先级
3. 如果是新型错误，新增分类条目

主动巡检触发

除问题触发外，以下场景也应主动巡检：

• 每周自检（HEARTBEAT.md 中配置）：检查 cron 健康度、工具失败回顾
• 用户反馈响应变慢：分析 token 使用、session 状态
• 新服务部署后：验证服务健康度、更新 TOOLS.md
• 自我进化周任务：每周日 03:00 执行工程实践收集

版本与更新记录

记录优化师自身的迭代历史，便于追踪进化轨迹。