自进化 AI 系统

Phase 100 | v5.0.1 | 状态: ✅ 生产就绪 | 8 IPC Handlers | 3 数据库表

ChainlessChain 自进化 AI 系统实现了 AI 模型的自主进化能力，包括自动架构搜索（NAS for Edge）、持续学习（无灾难性遗忘）、自诊断与自修复、行为预测与主动服务、能力自评估与自动升级，并通过进化成长日志可视化追踪 AI 的演进轨迹。

概述

自进化 AI 系统是 ChainlessChain 的智能演进引擎，使 AI 模型具备自主进化能力。该系统通过定期能力评估发现薄弱维度，自动触发 EWC/蒸馏增量训练提升能力，同时内置自诊断与自修复机制保障模型质量，并基于用户行为预测实现主动服务，完整的进化成长日志支持可视化追踪 AI 的每一步演进。

核心特性

🧠 自动架构搜索（NAS for Edge）: 针对边缘设备自动搜索最优模型架构，平衡精度与推理速度，支持 ONNX/TFLite 导出
📚 持续学习（无灾难性遗忘）: 基于 EWC（弹性权重巩固）+ 知识蒸馏的增量学习方案，新知识不覆盖旧知识
🔧 自诊断与自修复: 自动检测模型退化（精度下降/延迟升高/异常输出），触发自修复流程（重训练/回滚/降级）
🔮 行为预测与主动服务: 基于用户行为序列预测下一步操作，提前准备资源、预加载数据、主动推荐
📊 能力自评估与自动升级: 定期评估模型在各维度的能力得分，低于阈值时自动触发升级流程
📈 进化成长日志: 完整记录 AI 每次进化的触发原因、变更内容、效果对比，支持时间线可视化

系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│           SelfEvolvingAIManager                 │
│    (调度 / 配置 / 进化成长日志 / 模型导出)       │
└───┬──────┬──────┬──────┬──────┬────────────────┘
    │      │      │      │      │
    ▼      ▼      ▼      ▼      ▼
┌──────┐┌──────┐┌──────┐┌──────┐┌──────────┐
│ NAS  ││持续  ││自诊断││行为  ││ 能力     │
│ 架构 ││学习  ││自修复││预测  ││ 评估     │
│ 搜索 ││(EWC) ││引擎  ││引擎  ││ + 升级   │
└──┬───┘└──┬───┘└──┬───┘└──┬───┘└────┬─────┘
   │       │       │       │         │
   ▼       ▼       ▼       ▼         ▼
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  SQLite 持久化 (assessments / training_logs /    │
│  growth_log) + ONNX/TFLite 模型导出              │
└─────────────────────────────────────────────────┘

关键文件

文件	职责
`src/main/ai-engine/evolution/self-evolving-manager.js`	自进化核心管理器
`src/main/ai-engine/evolution/capability-assessor.js`	多维度能力评估
`src/main/ai-engine/evolution/continual-learner.js`	EWC/蒸馏增量学习
`src/main/ai-engine/evolution/self-diagnosis.js`	自诊断与自修复引擎
`src/main/ai-engine/evolution/behavior-predictor.js`	用户行为预测与主动服务
`src/main/ai-engine/evolution/evolution-ipc.js`	IPC 处理器（8 个）
`src/renderer/pages/ai/EvolutionDashboardPage.vue`	进化成长日志可视化页面
`src/renderer/stores/evolution.ts`	Pinia 状态管理

能力评估流程

定时评估任务
    │
    ▼
┌──────────────┐    评分 ≥ 阈值    ┌──────────┐
│  能力评估    │ ─────────────────▶ │  记录日志 │
│  (多维度)    │                    └──────────┘
└──────┬───────┘
       │ 评分 < 阈值
       ▼
┌──────────────┐    成功    ┌──────────────┐
│  自动升级    │ ─────────▶ │  A/B 验证    │
│  (增量训练)  │            │  + 灰度发布  │
└──────┬───────┘            └──────┬───────┘
       │ 失败                      │ 通过
       ▼                           ▼
┌──────────────┐            ┌──────────────┐
│  自诊断      │            │  正式发布    │
│  + 自修复    │            │  + 记录进化  │
└──────────────┘            └──────────────┘

能力评估

javascript

// 评估 AI 当前各维度能力
const assessment = await window.electron.ipcRenderer.invoke(
  "evolution:assess-capability",
  {
    dimensions: [
      "reasoning",
      "coding",
      "writing",
      "translation",
      "summarization",
      "qa",
    ],
    benchmarkSuite: "standard-v2",
    sampleSize: 100,
  },
);
// assessment = {
//   modelId: "chainless-ai-v4.5",
//   timestamp: 1710000000,
//   overall: 0.87,
//   dimensions: [
//     { name: "reasoning", score: 0.91, threshold: 0.85, status: "pass", trend: "+0.03" },
//     { name: "coding", score: 0.89, threshold: 0.85, status: "pass", trend: "+0.05" },
//     { name: "writing", score: 0.85, threshold: 0.85, status: "borderline", trend: "-0.01" },
//     { name: "translation", score: 0.82, threshold: 0.85, status: "below", trend: "-0.04" },
//     { name: "summarization", score: 0.93, threshold: 0.85, status: "pass", trend: "+0.02" },
//     { name: "qa", score: 0.84, threshold: 0.85, status: "borderline", trend: "0.00" },
//   ],
//   recommendations: [
//     { dimension: "translation", action: "incremental-training", priority: "high" },
//     { dimension: "qa", action: "data-augmentation", priority: "medium" },
//   ]
// }

增量训练

javascript

// 触发无灾难性遗忘的增量训练
const training = await window.electron.ipcRenderer.invoke(
  "evolution:train-incremental",
  {
    targetDimensions: ["translation", "qa"],
    strategy: "ewc", // "ewc" (弹性权重巩固) | "distillation" (知识蒸馏) | "replay" (经验回放)
    dataSource: {
      type: "curated", // "curated" | "user-feedback" | "synthetic"
      samples: 5000,
    },
    constraints: {
      maxDegradation: 0.02, // 其他维度最大允许退化 2%
      maxDuration: 3600000, // 最大训练时长 1h
      deviceTarget: "edge", // "edge" | "cloud" | "hybrid"
    },
  },
);
// training = {
//   trainingId: "train-001",
//   status: "completed",
//   duration: 2400000,
//   results: {
//     translation: { before: 0.82, after: 0.88, improvement: "+0.06" },
//     qa: { before: 0.84, after: 0.87, improvement: "+0.03" },
//     reasoning: { before: 0.91, after: 0.90, degradation: "-0.01", withinLimit: true },
//   },
//   modelVersion: "chainless-ai-v4.5.1",
//   exportFormats: ["onnx", "tflite"]
// }

自诊断

javascript

// AI 系统自诊断
const diagnosis = await window.electron.ipcRenderer.invoke(
  "evolution:self-diagnose",
  {
    checks: [
      "accuracy",
      "latency",
      "memory",
      "output-quality",
      "hallucination-rate",
    ],
  },
);
// diagnosis = {
//   status: "degraded",
//   issues: [
//     {
//       check: "latency",
//       status: "warning",
//       current: 1200,
//       baseline: 800,
//       message: "推理延迟较基线升高 50%",
//       suggestedFix: "quantize-model",
//     },
//     {
//       check: "hallucination-rate",
//       status: "critical",
//       current: 0.08,
//       baseline: 0.03,
//       message: "幻觉率异常升高",
//       suggestedFix: "rollback-to-stable",
//     },
//   ],
//   healthy: ["accuracy", "memory", "output-quality"]
// }

自修复

javascript

// 根据诊断结果执行自修复
const repair = await window.electron.ipcRenderer.invoke(
  "evolution:self-repair",
  {
    issues: ["latency", "hallucination-rate"],
    strategy: "auto", // "auto" | "rollback" | "retrain" | "quantize" | "degrade-gracefully"
    dryRun: false,
  },
);
// repair = {
//   repairId: "repair-001",
//   actions: [
//     { issue: "latency", action: "quantize-model", status: "completed", result: "延迟从 1200ms 降至 650ms" },
//     { issue: "hallucination-rate", action: "rollback-to-stable", status: "completed", result: "回滚至 v4.5.0，幻觉率恢复至 0.03" },
//   ],
//   newModelVersion: "chainless-ai-v4.5.0-patched",
//   verificationPassed: true
// }

行为预测

javascript

// 预测用户下一步行为并主动准备
const prediction = await window.electron.ipcRenderer.invoke(
  "evolution:predict-behavior",
  {
    userId: "user-001",
    contextWindow: 20, // 最近 20 个行为作为上下文
    predictionHorizon: 3, // 预测未来 3 步
  },
);
// prediction = {
//   userId: "user-001",
//   predictions: [
//     { action: "open-knowledge-base", confidence: 0.92, preload: ["kb-index", "recent-notes"] },
//     { action: "search-notes", confidence: 0.78, preload: ["search-index"] },
//     { action: "ask-ai-question", confidence: 0.65, preload: ["llm-session", "rag-context"] },
//   ],
//   proactiveActions: [
//     { type: "preload-data", target: "kb-index", estimatedSavings: "800ms" },
//     { type: "warm-cache", target: "llm-session", estimatedSavings: "1200ms" },
//   ]
// }

进化成长日志

javascript

// 查看 AI 进化历史
const growthLog = await window.electron.ipcRenderer.invoke(
  "evolution:get-growth-log",
  {
    fromDate: "2026-01-01",
    toDate: "2026-03-10",
    includeMetrics: true,
  },
);
// growthLog = {
//   entries: [
//     {
//       id: "evo-001",
//       date: "2026-01-15",
//       type: "incremental-training",
//       trigger: "capability-assessment",
//       description: "翻译能力低于阈值，触发 EWC 增量训练",
//       before: { translation: 0.78, overall: 0.84 },
//       after: { translation: 0.86, overall: 0.87 },
//       duration: 2400000,
//     },
//     {
//       id: "evo-002",
//       date: "2026-02-03",
//       type: "self-repair",
//       trigger: "self-diagnosis",
//       description: "检测到幻觉率升高，自动回滚至稳定版本",
//       before: { hallucinationRate: 0.08 },
//       after: { hallucinationRate: 0.03 },
//       duration: 30000,
//     },
//     {
//       id: "evo-003",
//       date: "2026-03-01",
//       type: "architecture-search",
//       trigger: "scheduled",
//       description: "NAS 搜索到更优的 Edge 架构，推理速度提升 25%",
//       before: { latencyMs: 800, modelSizeMB: 450 },
//       after: { latencyMs: 600, modelSizeMB: 380 },
//       duration: 7200000,
//     },
//   ],
//   summary: {
//     totalEvolutions: 12,
//     overallImprovement: "+15.2%",
//     topImprovedDimension: "coding (+12%)",
//     evolutionFrequency: "4.0/month"
//   }
// }

进化配置

javascript

const config = await window.electron.ipcRenderer.invoke("evolution:configure", {
  autoAssessment: { enabled: true, interval: 604800000 }, // 每周评估
  autoUpgrade: { enabled: true, minScoreThreshold: 0.85 },
  selfDiagnosis: { enabled: true, interval: 86400000 }, // 每天诊断
  selfRepair: { autoRepair: true, requireApproval: false },
  behaviorPrediction: { enabled: true, contextWindow: 20 },
});

模型导出

javascript

// 导出进化后的模型
const exported = await window.electron.ipcRenderer.invoke(
  "evolution:export-model",
  {
    modelVersion: "chainless-ai-v4.5.1",
    format: "onnx", // "onnx" | "tflite" | "coreml" | "openvino"
    quantization: "int8", // "fp32" | "fp16" | "int8" | "int4"
    targetDevice: "edge", // "edge" | "mobile" | "server"
  },
);
// exported = { modelVersion: "chainless-ai-v4.5.1", format: "onnx", quantization: "int8", sizeMB: 125, path: "/models/chainless-ai-v4.5.1-int8.onnx", accuracy: 0.86 }

成长可视化

进化成长日志支持以下可视化模式：

可视化模式	说明
时间线视图	按时间轴展示每次进化事件，支持钻取详情
雷达图	多维度能力得分雷达图，对比不同版本
趋势折线图	各维度能力得分随时间的变化趋势
热力图	进化频率与维度关联热力图，识别薄弱环节
对比瀑布图	单次进化前后各指标变化的瀑布图

IPC 通道

通道	参数	返回值
`evolution:assess-capability`	`{ dimensions?, benchmarkSuite?, sampleSize? }`	评估结果
`evolution:train-incremental`	`{ targetDimensions, strategy, dataSource, ... }`	训练结果
`evolution:self-diagnose`	`{ checks? }`	诊断报告
`evolution:self-repair`	`{ issues, strategy?, dryRun? }`	修复结果
`evolution:predict-behavior`	`{ userId, contextWindow?, predictionHorizon? }`	行为预测
`evolution:get-growth-log`	`{ fromDate?, toDate?, includeMetrics? }`	进化日志
`evolution:configure`	`{ autoAssessment?, autoUpgrade?, ... }`	配置结果
`evolution:export-model`	`{ modelVersion, format, quantization?, ... }`	导出结果

数据库表

evolution_assessments

字段	类型	说明
id	TEXT PK	评估 ID
model_id	TEXT	模型标识
overall_score	REAL	综合得分
dimensions	JSON	各维度评分详情
recommendations	JSON	升级建议
benchmark_suite	TEXT	使用的评测集
created_at	INTEGER	评估时间戳

evolution_training_logs

字段	类型	说明
id	TEXT PK	训练 ID
type	TEXT	incremental/nas/repair
trigger	TEXT	触发原因
strategy	TEXT	ewc/distillation/replay
before_metrics	JSON	训练前指标
after_metrics	JSON	训练后指标
model_version_in	TEXT	输入模型版本
model_version_out	TEXT	输出模型版本
duration	INTEGER	训练时长（ms）
status	TEXT	completed/failed/cancelled
created_at	INTEGER	创建时间戳

evolution_growth_log

字段	类型	说明
id	TEXT PK	日志 ID
type	TEXT	进化类型
trigger	TEXT	触发来源
description	TEXT	变更描述
before_state	JSON	进化前状态
after_state	JSON	进化后状态
duration	INTEGER	耗时（ms）
verified	INTEGER	是否已验证（0/1）
created_at	INTEGER	创建时间戳

配置

在 .chainlesschain/config.json 中配置：

json

{
  "selfEvolvingAI": {
    "enabled": true,
    "autoAssessment": {
      "enabled": true,
      "interval": 604800000,
      "dimensions": [
        "reasoning",
        "coding",
        "writing",
        "translation",
        "summarization",
        "qa"
      ],
      "minScoreThreshold": 0.85
    },
    "continualLearning": {
      "strategy": "ewc",
      "maxDegradation": 0.02,
      "maxTrainingDuration": 3600000,
      "dataSourcePriority": ["user-feedback", "curated", "synthetic"]
    },
    "selfDiagnosis": {
      "enabled": true,
      "interval": 86400000,
      "checks": [
        "accuracy",
        "latency",
        "memory",
        "output-quality",
        "hallucination-rate"
      ]
    },
    "selfRepair": {
      "enabled": true,
      "autoRepair": true,
      "requireApproval": false,
      "strategies": ["quantize", "rollback", "retrain", "degrade-gracefully"]
    },
    "behaviorPrediction": {
      "enabled": true,
      "contextWindow": 20,
      "predictionHorizon": 3,
      "minConfidence": 0.6
    },
    "nas": {
      "enabled": false,
      "targetDevice": "edge",
      "searchBudgetHours": 4,
      "exportFormats": ["onnx", "tflite"]
    }
  }
}

故障排查

问题	原因分析	解决方案
能力评估耗时过长	`sampleSize` 设置过大或评测集过于复杂	减小 `sampleSize`（建议 50-100），使用 `standard-v2` 轻量评测集
增量训练后其他维度退化严重	`maxDegradation` 阈值过高或训练数据质量差	降低 `maxDegradation`（建议 0.02），检查训练数据质量；切换到 `distillation` 策略
自诊断误报频繁	基线指标过于严格或系统负载波动	重新校准基线指标，增加诊断采样次数；在系统低负载时段进行诊断
自修复失败	修复策略不适用或回滚目标版本不存在	检查可用的修复策略列表，确认历史版本存在；使用 `dryRun: true` 先模拟修复
行为预测准确率低	用户行为数据不足或模式变化	增大 `contextWindow`（建议 20-50），积累更多历史行为数据后预测准确率会提升
NAS 搜索未找到更优架构	搜索预算不足或搜索空间过小	增大 `searchBudgetHours`，扩展模型搜索空间参数；确认目标设备配置正确
模型导出格式不支持	目标格式缺少对应的转换器	确认 `format` 在支持列表中（onnx/tflite/coreml/openvino），检查导出依赖是否已安装

配置参考

下表列出 .chainlesschain/config.json 中 selfEvolvingAI 所有可配置项及其默认值：

配置项	类型	默认值	说明
`enabled`	boolean	`true`	是否启用自进化系统
`autoAssessment.enabled`	boolean	`true`	启用定时能力评估
`autoAssessment.interval`	integer	`604800000`	评估间隔（ms），默认每周一次
`autoAssessment.dimensions`	string[]	6 维度	评估维度列表
`autoAssessment.minScoreThreshold`	number	`0.85`	低于此分值触发升级
`continualLearning.strategy`	string	`"ewc"`	增量学习策略：`ewc` / `distillation` / `replay`
`continualLearning.maxDegradation`	number	`0.02`	其他维度最大允许退化幅度
`continualLearning.maxTrainingDuration`	integer	`3600000`	单次训练最大时长（ms）
`continualLearning.dataSourcePriority`	string[]	`["user-feedback","curated","synthetic"]`	训练数据来源优先级
`selfDiagnosis.enabled`	boolean	`true`	启用自诊断
`selfDiagnosis.interval`	integer	`86400000`	诊断间隔（ms），默认每天一次
`selfDiagnosis.checks`	string[]	5 项检查	诊断检查项列表
`selfRepair.enabled`	boolean	`true`	启用自修复
`selfRepair.autoRepair`	boolean	`true`	是否自动执行修复（无需用户确认）
`selfRepair.requireApproval`	boolean	`false`	是否需要用户审批才能执行修复
`selfRepair.strategies`	string[]	4 种策略	允许执行的修复策略列表
`behaviorPrediction.enabled`	boolean	`true`	启用行为预测
`behaviorPrediction.contextWindow`	integer	`20`	行为上下文窗口大小（条）
`behaviorPrediction.predictionHorizon`	integer	`3`	向前预测步数
`behaviorPrediction.minConfidence`	number	`0.6`	预测结果最低置信度阈值
`nas.enabled`	boolean	`false`	是否启用 NAS 架构搜索（耗时较长，默认关闭）
`nas.targetDevice`	string	`"edge"`	NAS 优化目标设备：`edge` / `mobile` / `server`
`nas.searchBudgetHours`	integer	`4`	NAS 搜索时间预算（小时）
`nas.exportFormats`	string[]	`["onnx","tflite"]`	NAS 结果导出格式列表

性能指标

以下为自进化 AI 系统在标准硬件（Intel Core i7-12700 / NVIDIA RTX 3060）上的典型性能数据：

操作	典型耗时	内存占用	说明
能力评估（sampleSize=100）	45–90 秒	~300 MB	6 维度标准评测集 standard-v2
能力评估（sampleSize=50）	25–50 秒	~180 MB	轻量模式，适合频繁巡检
EWC 增量训练（5000 样本）	30–45 分钟	~1.2 GB	单维度，maxDegradation=0.02
知识蒸馏训练（5000 样本）	20–35 分钟	~2.0 GB	需同时加载教师模型和学生模型
自诊断（全部 5 项检查）	3–8 秒	~50 MB	包含幻觉率采样 50 次推理
自修复（quantize-model）	5–15 分钟	~800 MB	INT8 量化，精度损失 <2%
自修复（rollback）	10–30 秒	~100 MB	模型文件替换 + 验证
行为预测（contextWindow=20）	<50 ms	~20 MB	本地 LSTM 模型，延迟极低
NAS 架构搜索（4h 预算）	3–4 小时	~2.5 GB	Edge 设备目标，ONNX 导出
模型导出（INT8 量化）	8–20 分钟	~1.5 GB	450MB FP32 → 125MB INT8

关键吞吐量指标（v5.0.1 生产统计）：

进化事件写入延迟：< 5 ms（WAL 模式 SQLite）
行为预测 QPS：> 200 次/秒（单机）
并发评估任务：最多 2 个（受显存限制）
进化日志查询（30 天范围）：< 100 ms

测试覆盖率

自进化 AI 系统的测试分布在以下文件中，当前总覆盖率 ≥ 92%：

测试文件	测试数	覆盖模块
`tests/unit/ai-engine/evolution/capability-assessor.test.js`	24	多维度评估、阈值判断、推荐生成
`tests/unit/ai-engine/evolution/continual-learner.test.js`	31	EWC 权重保护、蒸馏、经验回放、退化检测
`tests/unit/ai-engine/evolution/self-diagnosis.test.js`	22	5 项检查逻辑、基线比对、严重度分级
`tests/unit/ai-engine/evolution/self-repair.test.js`	19	修复策略选择、dryRun 模式、回滚验证
`tests/unit/ai-engine/evolution/behavior-predictor.test.js`	18	序列建模、置信度过滤、预加载动作生成
`tests/unit/ai-engine/evolution/self-evolving-manager.test.js`	27	调度逻辑、配置热更新、进化日志写入
`tests/unit/ai-engine/evolution/evolution-ipc.test.js`	16	8 个 IPC 通道的参数校验和响应格式
`tests/integration/evolution/evolution-lifecycle.test.js`	12	评估 → 训练 → 验证 → 发布完整流程

运行测试：

bash

# 单元测试（全部进化模块）
cd desktop-app-vue && npx vitest run tests/unit/ai-engine/evolution/

# 集成测试（需要 Ollama 服务）
cd desktop-app-vue && npx vitest run tests/integration/evolution/

# 单个模块
cd desktop-app-vue && npx vitest run tests/unit/ai-engine/evolution/continual-learner.test.js

安全考虑

训练数据安全

数据不出域: 所有增量训练在本地设备上完成，训练数据不上传到外部服务器，保护用户隐私
数据来源验证: curated 数据经过人工审核，user-feedback 数据经过去标识化处理，synthetic 数据由本地模型生成
训练沙箱: 增量训练在隔离环境中执行，训练过程无法访问非训练相关的系统资源

模型安全

版本回滚: 每次进化保留完整的前后版本，自修复失败时可立即回滚到最后已知的稳定版本
A/B 验证: 进化后的模型上线前通过 A/B 测试验证，避免有缺陷的模型直接进入生产环境
退化检测: 自动监控所有维度的能力得分，任何维度退化超过 maxDegradation 阈值立即告警

自修复安全

审批控制: 通过 requireApproval 配置是否需要用户确认才能执行自修复操作，防止自动修复引入新问题
修复范围限制: 自修复仅允许执行预定义的策略（quantize/rollback/retrain/degrade-gracefully），不执行任意代码
修复审计: 每次自修复操作完整记录到 evolution_growth_log，包含触发原因、执行动作和效果对比

行为预测隐私

本地推理: 行为预测模型在本地运行，用户行为序列不上传到外部服务，所有预测在设备端完成
数据最小化: 仅收集必要的行为类型和时间戳用于预测，不记录具体的用户输入内容
用户控制: 用户可随时通过 evolution:configure 关闭行为预测功能（behaviorPrediction.enabled: false）

使用示例

NAS 架构搜索（边缘设备优化）

bash

# 1. 启用 NAS 搜索更优的 Edge 模型架构
# IPC: evolution:configure { nas: { enabled: true, targetDevice: "edge", searchBudgetHours: 4 } }

# 2. 搜索完成后导出为轻量模型
# IPC: evolution:export-model { modelVersion: "chainless-ai-v4.5.1", format: "tflite", quantization: "int8", targetDevice: "mobile" }
# → sizeMB: 125, accuracy: 0.86, 推理速度提升 25%

持续学习流程

bash

# 1. 评估当前能力，发现翻译维度低于阈值
# IPC: evolution:assess-capability { dimensions: ["translation", "qa"], benchmarkSuite: "standard-v2" }
# → translation: 0.82 (threshold: 0.85, status: "below")

# 2. 触发 EWC 增量训练（保护其他维度不退化）
# IPC: evolution:train-incremental { targetDimensions: ["translation"], strategy: "ewc", constraints: { maxDegradation: 0.02 } }
# → translation: 0.82 → 0.88, reasoning 退化仅 -0.01（在允许范围内）

自我修复流程

bash

# 1. 自诊断发现幻觉率异常升高
# IPC: evolution:self-diagnose { checks: ["hallucination-rate", "latency"] }
# → hallucination-rate: critical (0.08 vs baseline 0.03)

# 2. 先模拟修复确认安全
# IPC: evolution:self-repair { issues: ["hallucination-rate"], strategy: "auto", dryRun: true }

# 3. 确认无误后执行修复（自动回滚到稳定版本）
# IPC: evolution:self-repair { issues: ["hallucination-rate"], strategy: "auto", dryRun: false }
# → 回滚至 v4.5.0，幻觉率恢复至 0.03

自进化 AI 系统 ​

概述 ​

核心特性 ​

系统架构 ​

关键文件 ​

能力评估流程 ​

能力评估 ​

增量训练 ​

自诊断 ​

自修复 ​

行为预测 ​

进化成长日志 ​

进化配置 ​

模型导出 ​

成长可视化 ​

IPC 通道 ​

数据库表 ​

evolution_assessments ​

evolution_training_logs ​

evolution_growth_log ​

配置 ​

故障排查 ​

配置参考 ​

性能指标 ​

测试覆盖率 ​

安全考虑 ​

训练数据安全 ​

模型安全 ​

自修复安全 ​

行为预测隐私 ​

使用示例 ​

NAS 架构搜索（边缘设备优化） ​

持续学习流程 ​

自我修复流程 ​

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自修复

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