OpenSpace自进化技能引擎
港大开源的AI Agent自进化框架，让Agent从每次任务中学习，越用越聪明、越用越便宜。
概述
OpenSpace 是香港大学实验室开源的自进化AI技能引擎项目（GitHub: HKUDS/OpenSpace）。其核心理念是让AI Agent具备自我学习和进化的能力——每次执行任务后自动提取可复用技能（Skill），失败时自动修复，成功时自动优化。实测使用 Qwen 3.5-Plus 在50个真实专业任务中，比基线 Agent 赚4.2倍收入，Token 消耗减少46%。
团队将 OpenSpace 通过 MCP Server 方式接入了现有的 OpenClaw 体系。部署过程中解决了 Python 版本要求（≥3.12）、Azure OpenAI 适配、Cohere Embedding 集成等问题。最终将 LLM 切换为 Azure GPT-5.4，Embedding 切换为 Cohere embed-v4，并为 Portal Bot 和 Web Bot 配置了学习协议。
后续进一步采用了官方推荐的 host skills（delegate-task 和 skill-discovery）替代手写的学习协议 prompt，让 bot 能更自然地在合适时机触发技能进化。
关键点
- 技能自进化: 任务完成后自动提取可复用 skill，失败自动修复，成功自动优化衍生
- 集体智慧: 一个 Agent 学会的技能所有 Agent 都能用，支持云端社区共享
- Azure 适配: 修改了
embedding.py和skill_ranker.py以支持 Azureapi-keyheader 和 input 数组格式 - 双层经验系统设计: 快速记忆（memory_store）+ 可复用技能（OpenSpace）
- 学习协议钩子: 做之前搜索经验，做完之后沉淀经验，犯错时立即记录
技术细节
当前配置
- LLM: Azure GPT-5.4 (us2)
- Embedding: Cohere embed-v4 (us2)
- Skills: 自动扫描
~/workspace/skills/（15个） - Backends: shell + mcp + system
4个核心工具
| 工具 | 用途 |
|---|---|
execute_task | 执行任务（自动选 skill → 执行 → 进化） |
search_skills | 搜索 skill（本地/云端） |
fix_skill | 手动修复坏掉的 skill |
upload_skill | 上传 skill 到社区 |
MCP Server 配置
{
"openspace": {
"command": "/home/resley/.openclaw/workspace/OpenSpace/.venv/bin/openspace-mcp",
"env": {
"OPENSPACE_MODEL": "azure/gpt-5.4",
"AZURE_API_BASE": "https://resley-east-us-2-resource.cognitiveservices.azure.com",
"OPENSPACE_EMBEDDING_MODEL": "embed-v-4-0"
}
}
}Host Skills 架构
delegate-task: 教 agent 什么时候委托任务给 OpenSpaceskill-discovery: 教 agent 主动搜索可用 skill，决定自己做还是委托
时间线
- 2026-04-09 09:35: 发现 OpenSpace 项目并讨论接入
- 2026-04-09 09:45: 完成 MCP server 部署，解决 Python 3.12 依赖问题
- 2026-04-09 09:55: 配置 Azure GPT-5.4 + Cohere embed-v4，修复代码 bug
- 2026-04-09 10:10: 安装 websockets 打通 MCP backend
- 2026-04-09 10:22: 为 Portal Bot 和 Web Bot 配置系统级 mcporter
- 2026-04-09 10:30: 设计并实现学习协议（memory_store + OpenSpace）
- 2026-04-09 18:53: 替换为官方 host skills（delegate-task + skill-discovery）