Phase 100 — 自进化AI系统设计

版本: v5.0.0 创建日期: 2026-03-10 状态: ✅ 已实现

一、模块概述

Phase 100 构建自进化AI系统（Self-Evolving AI），实现AI能力自评估与趋势追踪、增量持续学习、自诊断与自修复、行为预测和成长日志记录，使AI系统具备自主进化和自我优化的能力，标志着ChainlessChain达到终极形态。

1.1 核心目标

能力评估: 多维度AI能力自评估，含历史趋势追踪和能力热力图
持续学习: 增量训练引擎，支持在线学习和知识蒸馏，避免灾难性遗忘
自诊断: 运行时异常检测、性能退化分析和根因定位
自修复: 基于诊断结果的自动修复策略执行（参数调整、模型回滚、缓存重建）
行为预测: 基于历史行为模式的未来行为预测和资源预分配
成长日志: 完整的AI进化历程记录，支持能力回溯和进化分析

1.2 技术架构

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│            Self-Evolving AI System v5.0               │
│                                                       │
│  ┌─────────────────────┐  ┌────────────────────────┐ │
│  │  CapabilityAssessor  │  │  ContinualLearner      │ │
│  │  多维能力评分        │  │  增量训练+知识蒸馏     │ │
│  │  趋势追踪+热力图    │  │  遗忘防护+模型合并     │ │
│  └─────────────────────┘  └────────────────────────┘ │
│  ┌─────────────────────┐  ┌────────────────────────┐ │
│  │  SelfDiagnostic      │  │  SelfRepairer          │ │
│  │  异常检测+退化分析   │  │  参数调优+模型回滚     │ │
│  │  根因定位+报告生成   │  │  缓存重建+策略执行     │ │
│  └─────────────────────┘  └────────────────────────┘ │
│  ┌─────────────────────┐  ┌────────────────────────┐ │
│  │  BehaviorPredictor   │  │  GrowthLogger          │ │
│  │  模式识别+趋势推断   │  │  进化历程+能力回溯     │ │
│  │  资源预分配+告警     │  │  里程碑+成长报告       │ │
│  └─────────────────────┘  └────────────────────────┘ │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐│
│  │          EvolutionIPC (8 handlers)                ││
│  └──────────────────────────────────────────────────┘│
└──────────────────────────────────────────────────────┘

二、核心模块设计

2.1 SelfEvolvingSystem (`ai-engine/evolution/self-evolving-system.js`)

自进化AI核心模块，整合能力评估、持续学习、自诊断、自修复、行为预测和成长日志。

核心方法:

initialize(deps) — 初始化进化系统（加载能力基线、训练配置、诊断规则）
assessCapability({ dimensions, includeHistory }) — 多维能力评估（返回各维度评分、总分、趋势方向和历史记录）
trainIncremental({ data, strategy, preserveKnowledge }) — 增量训练（在线学习、知识蒸馏、遗忘防护）
selfDiagnose({ scope, depth }) — 自诊断（异常检测、性能退化分析、根因定位、修复建议）
selfRepair({ diagnosisId, strategy }) — 自修复（参数调整、模型回滚、缓存重建、策略执行）
predictBehavior({ timeHorizon, context }) — 行为预测（基于历史模式推断未来行为和资源需求）
getGrowthLog({ period, milestoneOnly }) — 获取成长日志（进化历程、里程碑、能力变化曲线）
configure(options) — 更新进化配置（评估维度、训练策略、诊断阈值）
exportModel({ format, includeWeights }) — 导出进化模型（用于迁移或备份）
destroy() — 销毁模块（停止训练任务、清理定时器、保存状态）

常量:

CAPABILITY_DIMENSION: REASONING, KNOWLEDGE, CREATIVITY, ACCURACY, SPEED, ADAPTABILITY
DIAGNOSIS_SEVERITY: NORMAL, WARNING, CRITICAL, FATAL
REPAIR_STRATEGY: PARAMETER_TUNE, MODEL_ROLLBACK, CACHE_REBUILD, FULL_RESET
GROWTH_MILESTONE: CAPABILITY_GAIN, KNOWLEDGE_EXPANSION, SELF_REPAIR_SUCCESS, PREDICTION_ACCURACY

2.2 核心文件

文件路径	说明
`src/main/ai-engine/evolution/self-evolving-system.js`	自进化核心模块
`src/main/ai-engine/evolution/evolution-ipc.js`	IPC Handler注册

三、数据库设计

sql

-- Phase 100: 自进化AI系统
CREATE TABLE IF NOT EXISTS evo_capabilities (
  id TEXT PRIMARY KEY,
  dimension TEXT NOT NULL,
  score REAL DEFAULT 0.0,
  previous_score REAL DEFAULT 0.0,
  trend TEXT DEFAULT 'stable',
  sample_count INTEGER DEFAULT 0,
  assessed_at INTEGER,
  metadata TEXT
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS evo_training_log (
  id TEXT PRIMARY KEY,
  strategy TEXT NOT NULL,
  data_size INTEGER DEFAULT 0,
  loss_before REAL,
  loss_after REAL,
  knowledge_retention REAL DEFAULT 1.0,
  duration_ms INTEGER DEFAULT 0,
  status TEXT DEFAULT 'completed',
  created_at INTEGER
);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS evo_diagnosis (
  id TEXT PRIMARY KEY,
  scope TEXT NOT NULL,
  severity TEXT DEFAULT 'normal',
  anomalies_detected INTEGER DEFAULT 0,
  root_cause TEXT,
  repair_suggestion TEXT,
  repair_status TEXT DEFAULT 'pending',
  repaired_at INTEGER,
  created_at INTEGER
);

四、IPC接口设计

EvolutionIPC (8 handlers)

通道	说明
`evolution:assess-capability`	多维能力评估（含趋势追踪）
`evolution:train-incremental`	增量持续学习
`evolution:self-diagnose`	自诊断（异常检测+根因定位）
`evolution:self-repair`	自修复（策略执行）
`evolution:predict-behavior`	行为预测
`evolution:get-growth-log`	获取成长日志
`evolution:configure`	更新进化配置
`evolution:export-model`	导出进化模型

五、测试覆盖

测试文件	测试数量	状态
`src/main/ai-engine/evolution/__tests__/self-evolving-system.test.js`	26	✅ 通过
合计	26	✅ 全部通过

测试要点

多维能力评估评分计算和趋势方向判定
能力历史记录的持久化和回溯查询
增量训练的知识保留率验证（遗忘防护有效性）
训练日志的完整性和loss变化追踪
自诊断异常检测的灵敏度和误报率
根因定位算法的准确性验证
自修复策略执行后的状态恢复验证
模型回滚机制的完整性和一致性
行为预测基于历史模式的准确性
成长日志里程碑的自动识别和记录
模型导出/导入的格式兼容性
并发诊断和修复任务的互斥控制

六、前端集成

Pinia Store

selfEvolution.ts — 能力评分、训练状态、诊断报告、成长日志、行为预测

Vue Pages

SelfEvolutionPage.vue — 能力热力图/训练监控/诊断仪表板/成长时间线/行为预测图表

Routes

/ai/evolution — 自进化AI管理

七、配置选项

javascript

selfEvolution: {
  enabled: true,
  assessmentDimensions: ['reasoning', 'knowledge', 'creativity', 'accuracy', 'speed', 'adaptability'],
  assessmentIntervalMs: 3600000,       // 能力评估间隔（ms）
  trainingStrategy: 'elastic-weight',  // 'replay' | 'elastic-weight' | 'knowledge-distill'
  knowledgeRetentionThreshold: 0.85,   // 知识保留率阈值
  diagnosisEnabled: true,
  diagnosisIntervalMs: 600000,         // 自诊断间隔（ms）
  autoRepairEnabled: true,
  autoRepairMaxRetries: 3,
  predictionHorizonMs: 86400000,       // 行为预测时间窗（ms）
  growthLogRetentionDays: 365,         // 成长日志保留天数
}

八、Context Engineering

step 5.3: setSelfEvolution() — 注入自进化上下文（能力评分、进化趋势、诊断状态、成长里程碑）

Phase 100 — 自进化AI系统设计 ​

一、模块概述 ​

1.1 核心目标 ​

1.2 技术架构 ​

二、核心模块设计 ​

2.1 SelfEvolvingSystem (ai-engine/evolution/self-evolving-system.js) ​

2.2 核心文件 ​

三、数据库设计 ​

四、IPC接口设计 ​

EvolutionIPC (8 handlers) ​

五、测试覆盖 ​

测试要点 ​

六、前端集成 ​

Pinia Store ​

Vue Pages ​

Routes ​

七、配置选项 ​

八、Context Engineering ​