超级智能体闭环（整合与进阶·元能力之巅）。把已建成的超越性能力—— 长程自主规划(long-horizon-planner) · 自我反思闭环(self-reflection-loop) · 多步工具链编排(toolchain-orchestrator) · 可靠推理与自验证(reason-verify) · 持续学习记忆(continual-memory-engine) · 主动目标设定(proactive-goal-setter) · 代码生成自验证(code-self-verifier) · 检索增强生成(rag) · 工具调用(tool-use) —— 熔成一条「感知→规划→执行→自验证→反思→记忆→再规划」的连续自进化 agent 闭环。 当希望让 agent 以接近(乃至超越)一线大模型智能体的方式，自主把一个高远目标 持续推进到底、且越跑越强时使用。
Coding
super-agent-loop
Try it超级智能体端到端闭环编排器。把分散的元能力(规划/执行/自验证/反思/记忆) 熔成一条可执行的自主闭环：拓扑挑选就绪节点→执行→可靠自验证门控→ 结果写入记忆→失败/卡死触发反思诊断。实体化"超级智能体闭环编排"。
What it does
超级智能体端到端闭环编排器。把分散的元能力(规划/执行/自验证/反思/记忆) 熔成一条可执行的自主闭环：拓扑挑选就绪节点→执行→可靠自验证门控→ 结果写入记忆→失败/卡死触发反思诊断。实体化"超级智能体闭环编排"。
The skill document
super-agent-loop（超级智能体闭环编排）
北极星能力域「超级智能体(终局)·超级智能体闭环编排」实体化——这是把 长程规划/工具链/自验证/反思/记忆 熔成"一个持续自我超越的超级智能体"的收口。
何时使用
- 长程任务需要"多个有依赖的子步骤"端到端自主跑完。
- 需要"一步失败就阻断下游 + 自动诊断根因"，而非静默错下去。
- 需要跨步骤记忆复用(前步结果供后步使用)。
- 需要可执行、可验证、可审计的执行轨迹。
工作流
- 构图：把任务拆成 DAG 节点
{id, deps, action, verify}。 - 拓扑调度：每轮挑"依赖已全部 done"的就绪节点执行。
- 可靠自验证门控：节点产出经
verify校验，不达标即判 failed 并阻断下游。 - 记忆写入：成功结果进
memory，供后续节点读取复用。 - 反思诊断：出现 failed/blocked 时输出根因与重试/绕过建议。
- 可靠自验证：
--selftest断言拓扑序/门控/阻断/记忆/反思 全部正确。
运行
python scripts/super_agent.py --selftest
# 实际：python scripts/super_agent.py --graph g.json
增强点（融入元进化闭环）
- 自验证 + 反思：verify 门控 + reflection 诊断，reliability<0.8 即回退重做。
- 自进化：已注入 learner，纳入 meta-evolver 的 sense/plan/record 闭环。
- 接入：可作为「感知→规划→执行→自验证→反思→记忆」超级智能体闭环的执行内核。
已知限制
- action/verify 由调用方注入(本技能只管编排与门控)，需保证二者确定性。
- 不支持循环依赖检测告警(依赖环会导致节点永久 blocked)；构图需 DAG。
- 失败重试需调用方在 action 内实现，本技能只诊断不复试。
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