Skip to content

# 09 — Evolutionary Agent (Self-Improving AI) for MicroDAO

Цей документ описує архітектуру та принципи роботи самонавчального агента MicroDAO.
Агент вміє:

- аналізувати свої відповіді,
- виявляти помилки і прогалини,
- створювати пропозиції покращень,
- еволюціонувати через зміни правил, FAQ, мікро-навичок,
- вчитись на поведінці клієнтів та спільноти,
- надавати журнали змін (версії),
- взаємодіяти з DAGI через анонімізований Train-to-Earn.

# 1. Мета

Створити особистого eволюційного агента для кожної microDAO:

- приватного,
- адаптивного,
- підконтрольного користувачу,
- який стає розумнішим з часом,
- але не змінює глобальну LLM-модель,
- а накопичує власний досвід: правила, пам'ять, патерни, мікро-навички.

Це перетворює microDAO на живий цифровий організм, який виростає з досвіду команди.

# 2. Архітектура (3 рівні мозку)

Еволюційний агент складається з трьох шарів.

## 2.1. Рівень 0 — Базова LLM (Frozen Model)

- GPT/Claude/локальна модель.
- Не модифікується.
- Відповідає за мовні і логічні здібності.

## 2.2. Рівень 1 — Пам'ять та контекст

- Контекст сесій.
- Векторна пам'ять (Co-Memory microDAO).
- Профіль агента (тон, роль, лексика, мова).
- Налаштування приватності та доступу.

Працює як «довгострокова кора».

## 2.3. Рівень 2 — Meta-Agent (Self-Improvement Layer)

Це ядро еволюції.

Включає:

- аналіз діалогів,
- фідбеки користувачів,
- пошук недоліків,
- генерацію покращень,
- контроль застосування,
- трекінг версій.

# 3. Компоненти Meta-Agent

## 3.1. Feedback Collector

Збирає сигнали якості:

1. 👍 / 👎

2. Правки користувача (коли людина переписує відповідь)

3. Маркери:

4. «не по темі»

5. «неправильна відповідь»
6. «занадто загально»

7. «довго»

8. Explicit Correction
   Користувач каже:

   > «Замість цього говори так…»

Усе це зберігається як мета-телеметрія.

## 3.2. Pattern Analyzer

Раз на N діалогів/годин agent запускає self-review job.

Він виявляє:

- повторювані типи питань,
- категорії помилок,
- патерни, де агент слабкий,
- пропущені інструкції.

## 3.3. Improvement Generator

Генерує пропозиції змін:

Типи змін:

1. Нове правило (instruction)

2. Новий шаблон відповіді

3. FAQ-елементи

4. Новий «skill»
   (регулярний патерн → мікро-інструмент / chain)

5. Мета-тести
   (питання, з якими агент має справлятися)

Приклади:

- «Додавати приклади у відповідях команді design.»
- «Уникай надто формального тону в каналi #marketing.»
- «Коли питають про дедлайни — уточнюй контекст.»

## 3.4. User Approval Layer (Manual Control)

Агент НІКОЛИ не застосовує зміни сам.

Формує список пропозицій у вигляді:

    • Пропозиція №17
    Тип: Нове правило
    Текст: "Якщо user → українська, відповідай українською."
    Джерело: 13 подібних ситуацій.
    [Прийняти] [Відхилити] [Редагувати]

Це ключова відмінність MicroDAO від централізованих систем:

користувач контролює еволюцію інтелекту.

## 3.5. Versioning Engine

Веде історію еволюції:

- v0 — чистий агент
- v1 — після перших 20 діалогів
- v2 — після 100 діалогів
- …

Кожна версія містить:

- список правил,
- diff памʼяті,
- список навичок,
- історію змін.

UI показує «дерево еволюції».

# 4. UI/UX модуля "Еволюція агента"

## 4.1. Вкладка 1 — Огляд

Показує:

- версію агента,
- скільки правил застосовано,
- скільки покращень очікує.

## 4.2. Вкладка 2 — Памʼять

Показує:

- які факти агент зберіг,
- що він знає про команду,
- ключові поняття та терміни.

Кнопка:

- «Очистити коротку пам'ять»
- «Показати довгострокові факти»

## 4.3. Вкладка 3 — Самонавчання

Перемикачі:

- `[x] Самонавчання увімкнено`
- Рівень:
- `Базовий`
- `Розширений`
- Джерела:
- `[x] Діалоги в цій спільноті`
- `[ ] Всі мої microDAO`
- `[ ] Анонімізований внесок у DAGI (Train-to-Earn)`

## 4.4. Вкладка 4 — Пропозиції покращень (Actionable Insights)

Список:

    • Пропозиція №23
    Тип: FAQ
    Тема: «Як додати нового учасника?»
    Згенеровано: Meta-Agent
    → [Прийняти] [Відхилити] [Редагувати]

## 4.5. Вкладка 5 — Журнал Еволюції (Versions)

Хронологічне дерево змін.

# 5. Логіка самонавчання (алгоритм)

## 5.1. Тригер self-review

Self-review запускається коли:

- кожні 50 повідомлень,
- або щогодини,
- або вручну.

## 5.2. Self-review pipeline

1. витягує останні діалоги
2. фільтрує по негативних сигналах
3. кластеризує помилки
4. генерує пропозиції
5. оцінює важливість
6. показує користувачу для схвалення

# 6. API для еволюційного агента

Додаємо нові ендпоїнти:

### GET /agents/{id}/evolution

Історія еволюції.

### GET /agents/{id}/suggestions

Список пропозицій meta-agent.

### POST /agents/{id}/suggestions/{sid}/accept

Застосувати пропозицію.

### POST /agents/{id}/suggestions/{sid}/reject

Відхилити.

### POST /agents/{id}/suggestions/{sid}/edit

Внести зміну вручну.

### POST /agents/{id}/memory/update

Оновити довгострокову памʼять агента.

# 7. Як працює Train-to-Earn

Коли користувач вмикає цю опцію:

- meta-agent генерує анонімізовані патерни
- агрегує їх (без текстів, без персональних даних)
- відправляє в DAGI
- DAGI оцінює їхню цінність
- видає винагороду у вигляді 1T або іншого токена
- microDAO отримує reward

Користувач бачить:

    Ми використали 3 нові патерни вашої спільноти.
    Винагорода: +17 1T

# 8. MVP того, що реально зробити зараз

### MVP-версія:

- збір фідбеків (👍/👎),
- ручний запуск self-review,
- генерація 1–3 пропозицій правил,
- вручну додане рев'ю у UI,
- зберігання версій у JSON.

### Наступні етапи:

- кластеризація помилок,
- автоматичні тест-кейси,
- DAGI-підключення,
- мікромоделі LoRA.

# 9. Завдання для Cursor (шаблон)

    You are a senior React/TS and backend engineer.

    Implement the Self-Improving Agent module using:

    * 09_evolutionary_agent.md
    * 03_api_core_snapshot.md
    * 05_coding_standards.md

    Tasks:

    1. Create UI: Agent → Evolution tab.
    2. Show suggestions list (stub data).
    3. Implement actions: accept/reject/edit (client-only).
    4. Add version history (client-only).
    5. Add feedback buttons 👍/👎 to agent messages.

    Output:

    * list of files
    * diff
    * summary

# 10. Інтеграція з існуючим кодом

## 10.1. Використання API клієнтів

Розширити існуючий `src/api/agents.ts` для підтримки нових ендпоїнтів:

    // Додати до agents.ts
    export async function getAgentEvolution(agentId: string) {
      return apiClient.get(`/agents/${agentId}/evolution`);
    }

    export async function getAgentSuggestions(agentId: string) {
      return apiClient.get(`/agents/${agentId}/suggestions`);
    }

    export async function acceptSuggestion(agentId: string, suggestionId: string) {
      return apiClient.post(`/agents/${agentId}/suggestions/${suggestionId}/accept`);
    }

## 10.2. Компоненти UI

Створити нову структуру:

    src/features/agent-evolution/
      AgentEvolutionTab.tsx
      SuggestionsList.tsx
      VersionHistory.tsx
      MemoryView.tsx
      FeedbackButtons.tsx
      hooks/
        useAgentEvolution.ts
        useSuggestions.ts

## 10.3. State Management

Використовувати React Query для кешування та синхронізації:

    const { data: suggestions } = useQuery({
      queryKey: ['agent-suggestions', agentId],
      queryFn: () => getAgentSuggestions(agentId),
    });

# 11. Типи даних

## 11.1. Suggestion

    interface Suggestion {
      id: string;
      type: 'rule' | 'faq' | 'skill' | 'template';
      title: string;
      description: string;
      source: {
        type: 'feedback' | 'pattern' | 'explicit';
        count: number;
        examples: string[];
      };
      status: 'pending' | 'accepted' | 'rejected' | 'edited';
      createdAt: string;
    }

## 11.2. AgentVersion

    interface AgentVersion {
      version: string;
      createdAt: string;
      rules: Rule[];
      skills: Skill[];
      memoryDiff: MemoryDiff;
      changes: Change[];
    }

## 11.3. Feedback

    interface Feedback {
      id: string;
      messageId: string;
      type: 'positive' | 'negative' | 'correction';
      content?: string; // для explicit correction
      createdAt: string;
    }

# 12. Тестування

## 12.1. Unit Tests

- Тести для `FeedbackCollector`
- Тести для `PatternAnalyzer`
- Тести для `ImprovementGenerator`
- Тести для парсингу фідбеків

## 12.2. Integration Tests

- Тестування повного циклу: фідбек → аналіз → пропозиція → застосування
- Тестування версіонування
- Тестування API інтеграції

## 12.3. E2E Tests

- Користувач ставить 👍 → з'являється пропозиція → приймає → агент оновлюється
- Перевірка відображення історії версій
- Перевірка UI вкладок еволюції

# 13. Безпека та приватність

## 13.1. Контроль доступу

- Тільки власник/адміністратор microDAO може застосовувати зміни
- Фідбек може залишати будь-який учасник
- Історія еволюції доступна тільки для адмінів

## 13.2. Анонімізація для DAGI

Перед відправкою в DAGI:

- Видаляти персональні дані
- Видаляти конкретні тексти діалогів
- Залишати тільки патерни та структури
- Агрегувати дані

## 13.3. Валідація змін

- Перевірка на шкідливий контент
- Перевірка на порушення правил спільноти
- Модерація перед застосуванням

# 14. Продуктивність

## 14.1. Оптимізація self-review

- Запускати в фоні
- Кешувати результати аналізу
- Обмежувати кількість одночасних аналізів

## 14.2. Оптимізація пам'яті

- Архівувати старі версії
- Стискати дані
- Використовувати векторні БД для ефективного пошуку

# 15. Майбутні покращення

## 15.1. Розширений аналіз

- Використання LLM для кластеризації помилок
- Автоматичне виявлення патернів
- Предиктивне покращення

## 15.2. LoRA Fine-tuning

- Створення мікромоделей для конкретних спільнот
- Локальне навчання без зміни базової моделі
- Персоналізація на рівні моделі

## 15.3. Спільне навчання

- Обмін анонімізованими патернами між microDAO
- Колективна еволюція
- Рейтинг найкращих практик

# 16. Результат

Еволюційний агент стає серцем MicroDAO:
він вчиться, адаптується, росте — і належить спільноті.

Кожна microDAO отримує унікального інтелектуального помічника, який:

- розуміє контекст спільноти,
- адаптується до стилю комунікації,
- покращується з часом,
- залишається під повним контролем користувача,
- може співпрацювати з глобальною мережею через DAGI.

Готово.
Це повна специфікація еволюційного агента, готова до використання в Cursor.