受《思考，快与慢》启发
智能 = 压缩 + 递归
探索一种让 Agent 持续自我进化的框架：将复杂思考“压缩”为高效工具，并通过“递归”组合实现能力的飞跃。
双系统架构
慢系统 (System 2)
深度思考·逻辑推演
使用最昂贵、最聪明的大模型 (LLM) 分析复杂任务，梳理并提炼工作流程 (SOP)。
- 💲 成本高昂但极度聪明
- 🎯 主动分析与流程梳理
- 👨💻 像公司专家制定 SOP
快系统 (System 1)
快速反应·低成本执行
使用低成本模型或自动化工具，将 SOP 转化为工作流 (Workflow) 并封装成工具 (Tool) 高效执行。
- ⚡ 成本低廉且速度快
- 🔧 标准化与自动化执行
- 📊 替代原本需要大模型的任务
核心循环：智能压缩
将复杂的思考过程固化为高效的执行工具。
慢系统活动
1. 提炼 SOP
大模型分析并标准化流程。
快系统转化
2. SOP → Workflow
SOP 转化为可执行的工作流。
快系统封装
3. Workflow → Tool
将工作流打包成稳定、高效的工具。
🔄 反馈与优化闭环
自动化执行 (快系统)
↑↓
← 经验反馈 →
分析与梳理 (慢系统)
执行结果和经验反馈给慢系统，用于持续优化 SOP，实现系统迭代。
递归成长：能力飞跃
工具成为构建更复杂能力的基础模块。
🛠️ 已有 Tool
↓ 递归组合 ↓
新的高级 Workflow
节点 A
节点 B
🛠️ Tool (作为新节点)
节点 C
通过将已有的工具递归组合到新的工作流中，Agent 能够处理越来越复杂的任务，实现能力的持续进化和指数级增长。
框架的价值：效率与成本优化
随着 Agent 的自我成长（压缩和递归），执行复杂任务的成本显著降低，响应速度大幅提升。
概念图：任务执行成本随迭代的变化
🔴 初始阶段 (依赖慢系统)
主要依赖大模型进行复杂推理和分析。成本高昂，速度较慢。
🟢 成长阶段 (快系统接管)
大量任务被压缩为工具，由快系统高效执行。平均成本显著下降，效率实现飞跃。
Agent 的持续进化之路
通过“慢思考”提炼知识，用“快执行”应用知识，并利用“递归”组合知识。Agent 或许真的可以像人类一样，实现持续的自我进化和成长。
信息来源参考: @yan5xu (X/Twitter) | 设计遵循 Microsoft Fluent 2 Design