dsh-continual-harness

许多AI代理在跨会话时会“失忆”，无法积累和优化经验，导致每次交互都从零开始。dsh-continual-harness 插件旨在解决这一根本问题，它为代理提供了一套完整的持续学习框架。该插件通过引入持久化记忆、周期性的自动审查与精炼机制，以及跨会话的知识共享，让代理能够像人类一样不断从经验中学习和改进。其核心是一个精心设计的闭环流程：从生成计划、验证效果，到应用改进，并在出现回退时自动回滚，确保每一次进化都是可靠和可控的。

它的核心能力超越了简单的记忆存储。插件实现了经验固化协议，将知识结构化为可版本控制的条目，并通过排名注入机制智能地将最相关的信息提供给当前任务。代理不仅能自动在后台进行优化，还提供了手动工具（如 `harness_refine`）和命令，让开发者能精细地指导其学习过程。更重要的是，它内置了影响最小化、合法性硬拒绝等多层次的治理机制，防止错误的修改破坏代理的核心功能，并确保每次改进都可追溯和回滚。

这个插件特别适合需要构建长期运行、具备自我演化能力的复杂AI系统的开发者与研究人员。如果你正在开发一个智能助手、自动化代理或研究自主AI，希望它能从历史交互中持续学习、减少重复错误并保持知识一致性，那么 dsh-continual-harness 将提供坚实的基础架构。它让代理从“无状态工具”转变为“有记忆的协作者”，尤其适用于客服、运维、研究分析等需要累积领域知识的场景。