Agent 越用越聪明：Agent Evolve 如何让 AGENTS.md 自动进化

反复教 Agent 同一件事

用过 Coding Agent 的开发者都懂一个隐痛：AGENTS.md 到底该写什么、怎么写才有效？指令文件是给 Agent 的「入职材料」，写好了 Agent 事半功倍,写不好或者跟不上项目演进，Agent 就会反复踩同样的坑。手动维护这份文件的成本，会随着项目变大越来越高，开发者要给 Agent 的是一张地图，而不是一本 1,000 页的说明书。

Agent Plan 最新 Harness 组件 --- Agent Evolve 就是来解决这件事的：它面向 Agent 的持续学习与自我优化，让每一次协作都成为下一次表现提升的基础，全程无需你手动维护指令文件。

它是怎么工作的

Evolve 的核心是一条「学习 → 建议 → 写回」的闭环，三步都由你把关：

自动复盘会话： 从你近期的任务记录里识别反复出现的纠正、错误模式和可复用经验。
生成改进建议： 把这些经验转化成针对 AGENTS.md、TOOLS.md 等指令文件的具体修改，并给出 Diff。
确认后自动写回： 你审核 Diff、确认通过后才真正应用，不会在你不知情的情况下改动任何文件。

一个真实案例

同一个抓取任务，第二次快了 16 倍

我们在 OpenClaw 上用一个知名社区热榜话题抓取任务做了对照实验。首次执行下面这个任务时「帮我把 XXX 的热榜前 10 条抓下来」。

Agent 走了不少弯路：先修复 OpenCLI 环境，两次调用无结果，浏览器和 API 轮流兜底，最后还得用户登录知乎才完成提取。

随后我们让 Evolve 学习这段会话。它从记录里提炼出 5 条改进规则 ------ 目标偏移检测、实体归一化与精度校验、结构化数据解析校验、规划深度扩展、工具参数 Schema 预校验，经确认后分别写入 AGENTS.md 和 TOOLS.md。

再次提交同一个任务时，执行路径明显缩短：

🎨 进化前

💡 进化后

需要说明的是：首次执行时已完成 OpenCLI 环境修复和知乎登录，第二次运行复用了已修复的环境与登录态。因此这组数据反映的是任务效果不变的前提下，错误工具调用减少、消耗降低、耗时缩短的综合收益，而非单一变量的严格对照。

下面是 Agent Evolve 这次生成并应用的 5 条规则，可以直观感受它沉淀了什么样的经验：

写入 AGENTS.md

不跑偏 --> 目标偏移检测： Agent 干着干着容易忘了你最初要什么。每完成 3 个步骤后回顾用户的原始目标，检查执行方向是否仍然对齐；发现偏移立即调整并说明原因。
不把同一个东西弄混 --> 实体归一化与精度校验： 同一家公司、同一个人可能有好几种写法，数字也容易被随手四舍五入。Agent Evolve 会统一人名、机构名、产品名和 ticker 等实体的不同写法；保留数值原始精度；多源数据去重；明确货币、时区和日期格式。
仔细核对不照抄 -->结构化数据解析校验： 从 JSON、表格或 API 返回中提取字段后与原始数据对比，检查数字是否截断、字符串是否完整、嵌套结构是否正确解析。
先想清楚再动手 --> 规划深度扩展： 多步骤任务最怕走到一半卡死。多步骤任务执行前，分析每一步的前置条件、输出用途及失败后的备选方案。

写入 TOOLS.md

调工具前先检查参数 -->工具参数 Schema 预校验： 参数类型或格式不对，工具调用就会白白失败一次。调用工具前检查参数类型和格式；日期用 YYYY-MM-DD，数值参数不带单位文字，枚举参数仅用允许值。

三步上手

Evolve 已支持 Claude Code、OpenClaw、TRAE 等主流Agent Runtime。

Step 1：开通并拿到 API Key

在火山方舟官网购买 Agent Plan 个人版套餐，进入「使用配置 → 配置 Harness」开启 Agent 进化的抵扣开关，获取 Agent Plan 的专属 API Key（注意：是专属 Key，非方舟统一 API Key）。

Step 2：一键安装 Evolve Skill

最省事的方式是把下面这条命令直接交给 Agent 执行，由它自动完成 Skill 和 CLI 的配置：

arduino 复制代码

curl -fsSL "https://ark-self-evolve.tos-cn-beijing.volces.com/evolve_skill/latest/install.sh" | bash

也可按 Runtime 手动安装： 每个安装包都含对应运行时的 SKILL.md、预构建的 Evolve CLI 及共享指令文件，解压到指定目录即可，具体安装包查看官方文档：docs.volcengine.com/docs/82379/...

Step 3：完成首次设置并验证

在终端执行以下命令，也可以将命令交给 Agent 完成配置。其中 <ARK_API_KEY> 需替换为您的 Agent Plan 专属 API Key，非方舟统一 API Key。

ini 复制代码

export EVOLVE_API_KEY=<你的 Agent Plan 专属 API Key>

安装完成后，启动对应的 AI 工具，并对 Agent 说：

vbnet 复制代码

Set me up for evolve

Agent 会检查 Evolve 是否已完成设置。若尚未初始化，Agent 会识别当前运行时中的可优化文件，并在获得您的确认后完成初始化。

初始化后 Evolve 会保存「Runtime ↔ 可优化目标」的绑定关系，之后通常无需重复设置。用下面命令验证，返回结果里 capability_synced 为 True 即成功：

lua 复制代码

python3 -m evolve_cli status

三句话完成一次进化

Step1：让 Evolve 学习近期会话

在已经完成 Evolve 设置的 Agent 中输入：

csharp 复制代码

Learn from my recent sessions/学习我近期的会话

Evolve 会在获得确认后导入近期会话，从中提取反复出现的纠正、错误模式和可沉淀经验，并生成候选改进建议。

Step2：查看生成了哪些建议并预览 Diff 差异

建议列表用于快速判断哪些修改值得进一步查看。

sql 复制代码

Explain that proposal/有哪些建议？/解释这些建议？/证据是什么？
Show me the diff

Step3：确认并应用

kotlin 复制代码

Apply this proposal

Agent 的能力上限，很大程度取决于它对你工作习惯的理解。Evolve 把「教 Agent」这件原本零散、手动的事变成了一条可复盘、可审核、可自动落地的闭环。与其一遍遍重复纠正，不如让每次协作都沉淀下来 ------ 让你的 Agent 越用越懂你。

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