chore: organize documentation structure for monorepo
- Create /docs structure (microdao, daarion, agents) - Organize 61 cursor technical docs - Add README files for each category - Copy key documents to public categories - Add GitHub setup instructions and scripts
This commit is contained in:
Apple
550
docs/cursor/09_evolutionary_agent.md
Normal file
550
docs/cursor/09_evolutionary_agent.md
Normal file
@@ -0,0 +1,550 @@
|
||||
# 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:
|
||||
|
||||
- «не по темі»
|
||||
- «неправильна відповідь»
|
||||
- «занадто загально»
|
||||
- «довго»
|
||||
|
||||
4. 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:
|
||||
|
||||
```ts
|
||||
// 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:
|
||||
|
||||
```ts
|
||||
const { data: suggestions } = useQuery({
|
||||
queryKey: ['agent-suggestions', agentId],
|
||||
queryFn: () => getAgentSuggestions(agentId),
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 11. Типи даних
|
||||
|
||||
## 11.1. Suggestion
|
||||
|
||||
```ts
|
||||
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
|
||||
|
||||
```ts
|
||||
interface AgentVersion {
|
||||
version: string;
|
||||
createdAt: string;
|
||||
rules: Rule[];
|
||||
skills: Skill[];
|
||||
memoryDiff: MemoryDiff;
|
||||
changes: Change[];
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 11.3. Feedback
|
||||
|
||||
```ts
|
||||
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.
|
||||
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user