如果你现在在做的系统不能自主进化，你已经落后了

传统 LTR 排序：
┌─────────┐    ┌─────────┐    ┌─────────┐
│ 用户查询  │───>│ LTR模型  │───>│ 排序结果  │
│ (Query)  │    │ (Static) │    │ (Rank)  │
└─────────┘    └─────────┘    └─────────┘
                    │
                    v
              ┌─────────┐
              │ 人工标注  │ ← 更新周期：天/周
              │ (Label)  │
              └─────────┘

强化学习排序：
┌─────────┐    ┌─────────┐    ┌─────────┐
│ 用户查询  │───>│ RL Agent │───>│ 排序结果  │
│ (Query)  │    │ (Policy) │    │ (Rank)  │
└─────────┘    └─────────┘    └─────────┘
                    ^               │
                    │               v
              ┌─────────┐    ┌─────────┐
              │ 策略更新  │<───│ 用户反馈  │ ← 更新周期：实时
              │ (Update) │    │ (Reward) │
              └─────────┘    └─────────┘

视频得分 = Σ (行为概率_i × 价值分_i)

传统 GUI 架构（AI 是二等公民）：
┌─────────┐    ┌─────────┐    ┌─────────┐
│ 用户     │───>│ GUI界面  │───>│ 后端服务  │
│ (Human)  │    │ (Click)  │    │ (API)   │
└─────────┘    └─────────┘    └─────────┘
                    ^
                    │
              ┌─────────┐
              │ AI助手   │ ← 只能「看」界面，无法直接操作
              │ (Chat)   │
              └─────────┘

悟空 CLI 架构（AI 是一等公民）：
┌─────────┐    ┌──────────────┐    ┌─────────┐
│ 用户     │───>│ Agent Runtime │───>│ CLI指令  │───>│ 后端服务  │
│ (Human)  │    │ (WuKong)     │    │ (Exec)  │    │ (API)   │
└─────────┘    └──────────────┘    └─────────┘    └─────────┘
                    │
              ┌──────────────┐
              │ 推理引擎      │
              │ 记忆系统      │
              │ 安全沙箱      │
              └──────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                   进化系统架构                        │
│                                                     │
│  ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐      │
│  │ 感知层    │───>│ 决策层    │───>│ 执行层    │      │
│  │ (Sense)  │    │ (Decide) │    │ (Act)    │      │
│  └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘      │
│       ^                               │            │
│       │                               │            │
│       └────────── 反馈循环 ────────────┘            │
│                                                     │
│  感知层：采集运行时数据（指标、日志、用户行为）        │
│  决策层：基于数据生成优化策略（规则/AI/混合）         │
│  执行层：安全地应用变更（灰度、回滚、验证）           │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

if cpu_usage > 80%:
    scale_up()

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Protocol
import random


class EvolutionaryAgent(Protocol):
    """进化智能体协议：定义系统自进化接口"""
    
    def observe(self, state: "EnvironmentState") -> None:
        """观察环境状态"""
        ...
    
    def decide(self) -> "Action":
        """基于观察做出决策"""
        ...
    
    def learn(self, reward: float) -> None:
        """根据奖励信号学习"""
        ...


@dataclass
class EnvironmentState:
    """环境状态：系统运行时的完整快照"""
    timestamp: float
    metrics: dict[str, float]  # 性能指标
    user_feedback: dict[str, int]  # 用户反馈统计
    current_config: dict[str, float]  # 当前配置
    
    def to_feature_vector(self) -> list[float]:
        """将状态转换为特征向量（供 RL 模型使用）"""
        features: list[float] = []
        for key in sorted(self.metrics.keys()):
            features.append(self.metrics[key])
        for key in sorted(self.user_feedback.keys()):
            features.append(float(self.user_feedback[key]))
        return features


@dataclass
class Action:
    """系统变更动作"""
    param_name: str
    old_value: float
    new_value: float
    exploration: bool = False  # 是否为探索性动作
    
    def rollback(self) -> "Action":
        """生成回滚动作"""
        return Action(
            param_name=self.param_name,
            old_value=self.new_value,
            new_value=self.old_value,
            exploration=False,
        )


@dataclass
class ReplayBuffer:
    """经验回放缓冲区：存储历史交互经验"""
    capacity: int
    buffer: list = field(default_factory=list)
    
    def push(self, state: list[float], action: float, reward: float, next_state: list[float]) -> None:
        """存储一条经验"""
        self.buffer.append((state, action, reward, next_state))
        if len(self.buffer) > self.capacity:
            self.buffer.pop(0)
    
    def sample(self, batch_size: int) -> list:
        """随机采样一批经验"""
        if len(self.buffer) < batch_size:
            return self.buffer
        return random.sample(self.buffer, batch_size)
    
    def __len__(self) -> int:
        return len(self.buffer)


class DDPGAgent:
    """
    基于 Deep Deterministic Policy Gradient 的进化智能体
    
    适用于连续参数空间的系统优化（如连接池大小、超时时间、缓存TTL等）。
    核心思想：
    - Actor 网络：学习最优策略（给定状态 → 输出最优动作）
    - Critic 网络：评估动作价值（给定状态+动作 → 输出Q值）
    - 经验回放：打破样本相关性，提高样本效率
    - 目标网络：稳定训练过程
    """
    
    def __init__(
        self,
        state_dim: int,
        action_dim: int,
        action_bounds: dict[str, tuple[float, float]],
        gamma: float = 0.99,
        tau: float = 0.005,
        buffer_capacity: int = 10000,
    ) -> None:
        self.state_dim = state_dim
        self.action_dim = action_dim
        self.action_bounds = action_bounds
        self.gamma = gamma  # 折扣因子：未来奖励的重要性
        self.tau = tau  # 软更新系数：目标网络的更新速度
        
        self.replay_buffer = ReplayBuffer(capacity=buffer_capacity)
        self.step_count: int = 0
        
        # 注意：实际实现中需要初始化 Actor/Critic 网络及其目标网络
        # 这里展示架构设计，省略 PyTorch/TensorFlow 的具体实现
    
    def observe(self, state: EnvironmentState) -> None:
        self._current_state = state.to_feature_vector()
    
    def decide(self) -> Action:
        """
        决策过程：
        1. Actor 网络输出确定性动作
        2. 添加探索噪声（Ornstein-Uhlenbeck 过程）
        3. 裁剪到合法范围
        """
        # 简化示例：在实际实现中，这里调用 Actor 网络
        param_names = list(self.action_bounds.keys())
        param_name = random.choice(param_names)
        low, high = self.action_bounds[param_name]
        
        # 探索 vs 利用的平衡
        exploration_prob = max(0.1, 1.0 - self.step_count / 10000)
        is_exploration = random.random() < exploration_prob
        
        if is_exploration:
            # 探索：随机尝试新值
            new_value = random.uniform(low, high)
        else:
            # 利用：使用当前最优策略（简化为历史最优）
            new_value = (low + high) / 2
        
        return Action(
            param_name=param_name,
            old_value=(low + high) / 2,  # 简化
            new_value=new_value,
            exploration=is_exploration,
        )
    
    def learn(self, reward: float) -> None:
        """
        学习过程：
        1. 将 (state, action, reward, next_state) 存入经验回放
        2. 从经验回放中采样 batch
        3. 更新 Critic：最小化 TD error
        4. 更新 Actor：最大化 Critic 评估的 Q 值
        5. 软更新目标网络
        """
        self.step_count += 1
        # 实际实现中需要完整的 DDPG 训练循环
        pass
    
    def get_exploration_rate(self) -> float:
        """获取当前探索率"""
        return max(0.1, 1.0 - self.step_count / 10000)


# generated by hugo AI

变更执行流程：
┌─────────┐   ┌─────────┐   ┌─────────┐   ┌─────────┐
│ 提案     │──>│ 灰度     │──>│ 验证     │──>│ 全量     │
│ (Propose)│   │ (Canary) │   │ (Verify) │   │ (Rollout)│
└─────────┘   └─────────┘   └─────────┘   └─────────┘
                    │              │
                    v              v
              ┌─────────┐   ┌─────────┐
              │ 指标对比  │   │ 自动回滚  │
              │ (Compare)│   │ (Rollback)│
              └─────────┘   └─────────┘

ROI = (优化收益 × 变化频率) / (实现成本 + 风险成本)