A fast Rust-based headless browser automation CLI with Node.js fallback that enables AI agents to navigate, click, type, and snapshot pages via structured commands.
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mahsumaktas/agent-evolution-kit22026년 3월 4일 업데이트
무료GitHub에 공개
agent-system-learning-loop
Evaluate and improve AgentSystem learning quality for memory/self-compound jobs. Use when bots forget, write filler summaries, fail to update learnings, or memory quality regresses over time.
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mahsumaktas/agent-evolution-kit스타 2(GitHub 2 + cccskills 0)
실행 점수 미검증
설치 방법 보기포함된 파일(1)
- SKILL.md1.4 KB
SKILL.md(원문)
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
AgentSystem Learning Loop
Use this skill to audit whether learning jobs are producing actionable memory, not filler.
Quick Start
- Run learning quality audit:
python3 scripts/learning_quality_audit.py --hours 72
- Inspect latest learning job runs:
agent-system cron runs --job 046bb2db-42ad-4b79-96d4-f9aa1392ede8 --limit 5
agent-system cron runs --job 079a9ab8-d706-465c-801d-741f4a2d55a3 --limit 5
- Verify file outputs:
ls -lt ~/.agent-evolution/docs/learnings.md ~/.agent-evolution/memory | head
Workflow
-
Detect filler output. Flag summaries containing phrases like "let me check", raw tool logs, or error dumps.
-
Verify artifact updates. Learning jobs should update
docs/learnings.mdand/or relevant memory files when they report success. -
Score quality. Use the script score to decide whether prompts/timeouts/rules need adjustment.
-
Apply remediation. Tighten prompts for concrete outputs, increase timeout where needed, and re-run the same jobs for verification.
Resources
scripts/learning_quality_audit.py: Scores recent learning runs and flags regressions.references/quality-criteria.md: Quality gates for learning/memory cron jobs.
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