NathanAlex7
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新增兴邦金租评审项目模块, 作为 mini-OpenClaw 之上的完整交付: - 五智能体流水线(data_curator/risk_scout/case_finder/approval_advisor/risk_monitor) - evolution 自进化子系统(轨迹采集+奖励计算+模式归纳prompt增强) - /api/xingbang/* 端点(config/workflow/stream/evolution/trajectories) - 运行时产物(客户产出情报卡 + 进化轨迹数据)已 gitignore, 不含隐私 遵循兴邦三档分级审批制度, 数据源指向兴邦实验数据包
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833 B
Python
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"""自进化(evolution)模块 — 兴邦金租评审平台的学习与优化子系统。
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核心思想: 每次审批流水线执行, 采集五智能体的完整轨迹
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(state/action/observation/reward), 从历史轨迹中归纳成功模式,
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反哺各智能体的 system prompt, 实现"越用越准"的自进化。
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分级方案(诚实设计):
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- Level 1 轻量(现在能做): 轨迹采集 + 内在奖励 + 失败/成功模式归纳 + prompt 优化
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- Level 2: 用户显式反馈(👍/👎)作为奖励信号(需前端配合)
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- Level 3(未来): 专家标注 / LoRA 微调(需 GPU)
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本模块实现 Level 1, 接口预留 Level 2/3。
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"""
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from .trajectory import TrajectoryRecorder
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from .reward import compute_reward_v1
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from .optimizer import EvolutionEngine
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__all__ = ["TrajectoryRecorder", "compute_reward_v1", "EvolutionEngine"]
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