DGM-H自进化智能体学习笔记
今天我的 DGM-H 自进化智能体系统完成重大优化升级。云大模型从qwen3.5切换至 deepseek-v4-flash,感觉进化质量好多了。核心优化包括:Archive 阈值从 0.20 提升至 0.35(+75%),旨在筛选高质量进化样本;部署多维度评分模块、激进变异算子(8 种新策略)、高质量诱导配置及卓越进化诱导器(目标 0.9+ 分);创建 500 代目标追踪器,当前进度 143/500 代(28.6%)。
到目前,系统运行稳定,4 进程持续保护,进化周期达 217 代,通过率 95%,平均分 0.487。自从调账Archive阈值后,Archive 停滞了约 13 小时,进过反复分析和查阅资料,发现这个应该是属优化后正常现象 —— 新阈值过滤效应预期内,我再观察一两天再看看结果,能力诱导方面,我给他设置了记忆能力与用户交互能力诱导计划,并配置了多个关键词诱导权重(memory +0.05 / 词,user +0.05 / 词),根据分析,预期 14-21 天出现记忆相关概念涌现,28-35 天形成完整用户交互能力。
总体评估:系统健康评分 75-80/100,评级良好至优秀。预计 5 天后突破 500 代 Archive,72 小时内恢复增长,35 天完成核心能力诱导。当前处于能力积累关键期,建议保持配置持续观察,让进化自然涌现。
进化进度统计
| 指标 | 数值 | 变化 (vs 18:00) |
|---|---|---|
| Archive 总数 | 143 代 | 无变化 ⚠️ |
| 进化周期 | 217 代 | +12 代 ✓ |
| 成功次数 | 166 次 | +18 次 ✓ |
| HQ 高质量 | 166 次 | 100% 转化 ✓ |
| 最后更新 | 07:25:58 | ~12.5 小时前 ⚠️ |
关键发现:
- ✅ 进化周期持续增长 (+12 代)
- ⚠️ Archive 停滞 12.5 小时 - 新阈值 0.35 过滤效应明显
- ⚠️ Metadata 最后更新时间仍为 07:25
🔬 三、进化质量深度分析
分数分布直方图 (358 条记录)
plaintext
1.0 分:1 次 (0.3%) [卓越] ⭐
0.8 分:2 次 (0.6%) [卓越] ⭐
0.6 分:29 次 (8.1%) [良好] ██
0.5 分:309 次 (86.3%) [主流] ████████████████████████████
0.0 分:17 次 (4.7%) [失败] █
关键指标对比
| 指标 | 数值 | 评级 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 通过率 | 95% (341/358) | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 稳定 |
| 平均分 | 0.487 | ⭐⭐⭐ | 稳定 |
| 良好率 (≥0.6) | 8.9% | ⭐⭐ | 偏低 |
| 卓越率 (≥0.8) | 0.3% | ⭐ | 极度稀缺 |
综合健康评估
健康评分:75/100 ⭐⭐⭐⭐
维度 得分 说明
进程稳定性 25/25 4 进程持续运行
Archive 规模 25/25 143 代 > 100
优化配置 25/25 阈值 0.35 已生效
模型配置 0/25 配置检测需优化
评级:良好 (优化后有望达优秀)
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