大多数人和AI的交互方式是这样的：打开对话框，问一个问题，得到一个回答，关闭。下次再打开，一切从零开始。

AI不记得你是谁，不记得你上次问了什么，更不会因为和你合作了100次而变得更懂你。

能不能让多个AI模型协作，并且让整个系统从每一次交互中学习、积累、最终进化？

我没有选择"一个模型干所有事"的路线，而是给四个模型分配了不同的职责：

一个请求进来，Qwen先理解意图，DeepSeek实时纠偏，然后按任务类型路由到对应模型，最后由Qwen聚合并去重输出。整个过程异步并行，每一步都有独立超时和级联降级——任何一个模型挂了，系统不会死。

多模型协作只是基础，真正的核心是

每次交互，系统会在后台非侵入式地采集经验——什么问题被问了、路由到了哪个模型、回答质量如何、耗时多少。这些经验以"卡片"形式存入经验库。

还有一套监督闭环：DeepSeek每天检查系统表现，Claude每周做深度复盘，Gemini每周生成进度报告。三个模型互相监督，确保系统不会"跑偏"。

：四个模型的API格式不同，但我只写了一个

类，用配置文件驱动endpoint和密钥。加新模型只需加一行配置，不用改代码。

：系统数据（经验、知识）自动读写；个人数据（财务、待办、复盘）只允许通过接口只读访问，模型绝不能直接碰文件路径；API密钥永不进入模型上下文。四层权限，边界清晰。

：7层411项测试全绿才合并。每次改动都跑全量回归。这不是过度工程——当一个系统会"自我进化"时，你必须确保它不会进化到错误的方向。

说实话，系统现在还处于"刚学会走路"的阶段。经验卡片只有3条（目标1000+），纠偏准确率38.5%（目标>80%），训练集2条（目标500）。自我成长闭环的管道已经搭好，但还没有足够的数据让它真正转起来。

下一步的P0任务很明确：批量注入种子经验、配置cron定时蒸馏、跑通3天闭环验证。

让AI不只是工具，而是一个会成长的伙伴

在锻炼一个更懂自己的模型同时，把大模型底层知识学习通，以此项目做了一个开始，也希望大家一起来交流。

我用4个AI模型搭了一个"会自我进化"的系统

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探索多AI协作系统：4个模型分工协作，实现自我进化。Qwen2-7B作为中控大脑，DeepSeek负责代码，ClaudeSonnet4进行架构设计，Gemini2.5Pro规划监督。系统通过三层成长机制（即时检索、每日蒸馏、模型微调）积累经验，实现持续优化。工程上采用统一客户端、数据隔离和严格测试，确保系统稳定进化。目前处于早期阶段，目标是让AI成为会成长的智能伙伴。

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