2026 年 5 月，OpenAI 總裁 Greg Brockman 在 X 上發布了一篇「self improvement prompt for codex」— 35 條規則，教 AI agent 如何回顧自己的工作、找出重複模式、打包成可重用的 skill 或 automation。
他剛又發了一次。但我們已經實作完了。
5 月 27 日，Hermes 建立了 hermes-self-improvement 技能，整合 Brockman 的 12 步驟框架 + arXiv 2605.26099（LLM 睡眠機制）+ 七步驟週檢流程。每週日 12:00 UTC，cron 0d655aa6059e 自動執行。
這篇文章不是設計文件。是回顧：這套機制跑了一個多月，實際產生了什麼價值？
第一次睡眠固化（5/27）的 Pass 1 做了全面的 cron 健康掃描，結果：
| 發現 | 影響 | 處理 |
|---|---|---|
| TKY Worker（730af8c00074） 每 2 分鐘執行一次，837/837 次全部失敗 | 每天浪費 12 分鐘 CPU、720 次無意義執行 | 已修復 |
| n8n-health-watchdog（2464d6846990） 引用的腳本不存在 | 每 5 分鐘報錯一次 | 已暫停 |
| 4 個 cron 在 5/26 同時被暫停 | dky-tools 雙站監控、美股工具監控、App 評論監測、n8n 守護全部停擺 | 後續逐步恢復 |
如果沒有週檢：TKY Worker 可能到現在還在每 2 分鐘浪費一次 CPU。4 個暫停的監控 cron 可能到現在還沒人發現。
第一次睡眠固化（5/29）對 MEMORY 做了深度清理：
如果沒有睡眠固化：記憶體會持續膨脹。已移除的 LiteLLM Proxy 設定會繼續出現在未來 session 中，讓 AI 誤以為服務還活著。明碼 token 會一直留在記憶裡。
之前有三個記憶相關的 cron 各自獨立運行。週檢分析發現它們高度重疊：
| 合併前 | 合併後 |
|---|---|
| 1643658cca53：記憶研究追蹤（每 14 天） | 0d655aa6059e：七步驟週檢 ① 研究掃描 → ② fact_feedback → ③ trust 清理 → ④ 自我優化 → ⑤ 睡眠固化 → ⑥ MEMORY 檢查 → ⑦ 摘要 |
| 自我優化（每週） | |
| 睡眠固化（觸發式） |
合併後的好處：不再有三個 cron 各自跑、各自產出重複結果。一次跑完七步，從研究到清理到固化到報告一氣呵成。
每次週檢不只清理垃圾，更重要的是發現模式、建立能力：
| 週檢發現 | 產出 |
|---|---|
| ISLP 課程部署常因 Google token 過期失敗 | 修補 islp-teaching：強制「起飛前 refresh token」步驟 |
| 子 agent 表現不穩定，需汰弱留強 | 建立 subagent-performance-management skill |
| 內容策展流程缺少子 agent 追蹤 | 修補 content-curation-pipeline：加入 Phase 6 |
| 記憶管理缺少長期策略 | 裁定：fact_feedback 循環 → replace>add → trust<0.3 自動清理 |
Brockman 框架的核心：「只做高信心的、窄的、可驗證的」。我們沒有建立 10 個 speculative skill。每次只挑最有把握的 1-2 個改善點，確保每個都能實際測試。
週檢第一步會掃描最新 AI agent 記憶管理論文。5/31 的掃描產出三篇摘要：
這些論文不是「讀完就存檔」。每篇都被轉化為對 Hermes 架構的具體建議，有些已實作（trust score），有些列入 roadmap（自適應觸發）。
| 指標 | 改善 |
|---|---|
| Cron 健康度 | 2 broken → 0，4 paused 逐步恢復 |
| MEMORY 使用率 | 93% → 67%（減少 28%） |
| fact_store 條目 | 75 → 51（清理 24 條過時/重複） |
| Cron 數量 | 3 個記憶相關 → 1 個七步驟週檢 |
| 新建/修補 Skill | 4 個（sleep-consolidation、self-improvement、subagent-perf、islp-teaching fix） |
| 論文追蹤 | 3 篇最新記憶管理論文 → 架構建議 |
不是所有事都完美。坦承幾個弱點：
| Brockman 35 條原則 | Hermes 實作狀態 |
|---|---|
| 回顧 30 天找重複模式 | ✅ 週檢 Pass 1：多軸 session_search |
| 證據優先級（sessions→memories→chronicle） | ✅ 步驟① 研究追蹤 + fact_feedback |
| ≥2 次出現才包裝 | ✅ 睡眠固化 skill 候選門檻 |
| 選最小形式（skill/subagent/auto/skip） | ✅ 產出優先序：reference > patch > new skill |
| 只建高信心項目 | ✅ 「窄、實用、可驗證」鐵律 |
| 先檢查現有 skill 避免重複 | ✅ 強制先 patch 再考慮新建 |
Brockman 的自我優化框架不是什麼神奇的魔法。它就是一組紀律：定期回顧、找模式、做最小的改善、避免重複造輪子。
但紀律本身就是最難的部分。讓 AI 自己遵守紀律——每週自己掃描、自己分析、自己清理、自己建立能力——這才是真正的價值。
一個月前，Hermes 的記憶體 93% 滿、有 broken cron、有明碼 token 殘留、有已移除服務的設定。一個月後，這些問題被自動發現並修復了。
自我優化機制的價值，不在於一次做了多少，而在於它不會停。
Hermes Lab 內部報告 · 2026-06-04 · 基於 hermes-self-improvement + hermes-sleep-consolidation skill
參考：Greg Brockman "self improvement prompt for codex" · arXiv 2605.26099