ai-agent-book 精选快照（<2MB 代码与文档，来自 github.com/bojieli/ai-agent-book）

book-es/gen_ch8_figs.py

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+#!/usr/bin/env python3
+"""Chapter 8 figures — Agent's self-evolution."""
+
+import os
+import sys
+
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+from svg_lib import SVG, FS_SMALL, FS_TINY, FS_BODY
+
+OUT = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'images')
+
+
+def _pipeline(stages, fname, W=880, feedback=None):
+    """Horizontal stage pipeline with an optional dashed feedback loop."""
+    n = len(stages)
+    bw = min(190, (W - 40 - (n - 1) * 22) // n)
+    bh, gap = 84, 22
+    H = 234 if feedback else 174
+    s = SVG(W, H)
+    x0 = (W - (n * bw + (n - 1) * gap)) / 2
+    y = 48
+    pos = []
+    for i, (lab, sub) in enumerate(stages):
+        x = x0 + i * (bw + gap)
+        s.box(x, y, bw, bh, lab, sublabel=sub, bold=True, fill='light')
+        pos.append(x)
+        if i > 0:
+            s.arrow(pos[i - 1] + bw + 2, y + bh / 2, x - 2, y + bh / 2)
+    if feedback:
+        lx = pos[-1] + bw / 2
+        fx = pos[0] + bw / 2
+        ry = y + bh + 34
+        s.line(lx, y + bh, lx, ry, dash=True)
+        s.line(lx, ry, fx, ry, dash=True)
+        s.arrow(fx, ry, fx, y + bh + 2, dash=True)
+        s.text((lx + fx) / 2, ry + 18, feedback, size=FS_SMALL, fill='text_light')
+    s.save(os.path.join(OUT, fname + '.svg'))
+
+
+def fig8_1():  # Externalized learning loop
+    _pipeline([("Completar tarea", "Generar experiencia bruta"),
+               ("Refinar experiencia", "Resumir, comprimir, estructurar"),
+               ("Almacenar en sist. externo", "Base de conoc./herram. recuperables"),
+               ("Recuperar y reutilizar", "Llamar en la siguiente tarea")],
+              'fig8-1', feedback="La experiencia se acumula de forma permanente y se reutiliza entre sesiones")
+
+
+def fig8_2():  # GAIA experience learning system
+    _pipeline([("Traza exitosa", "Proceso de finalización de tarea"),
+               ("Resumen de estrategia", "Destilar en síntesis de conocimiento"),
+               ("Base de síntesis de conoc.", "Crear índice semántico"),
+               ("Inyección en recuperación", "El Agente lo usa al tomar decisiones")],
+              'fig8-2', feedback="Reutilizar experiencia pasada para tareas similares")
+
+
+def fig8_3():  # Hierarchical tool matching (server level -> tool level)
+    W, H = 620, 354
+    s = SVG(W, H)
+    cx = W / 2
+    s.box(cx - 150, 46, 300, 52, "Consulta del usuario", sublabel='"Depurar este archivo"', bold=True, fill='light')
+    s.arrow(cx, 100, cx, 120)
+    s.box(cx - 220, 122, 440, 62, "Capa 1: Búsqueda semántica a nivel de servidor",
+          sublabel="Cientos de servidores MCP → recuperar los mejores K servidores", bold=True, fill='light')
+    s.arrow(cx, 186, cx, 208)
+    s.box(cx - 220, 210, 440, 62, "Capa 2: Búsqueda semántica a nivel de herramienta",
+          sublabel="Coincidir solo entre herramientas de los mejores K servidores → mejores N herramientas", bold=True, fill='light')
+    s.arrow(cx, 274, cx, 296)
+    s.box(cx - 150, 298, 300, 46, "Herramienta seleccionada",
+          sublabel="Reduce drásticamente el espacio de candidatos y reduce el costo de selección", bold=True, fill='light')
+    s.save(os.path.join(OUT, 'fig8-3.svg'))
+
+
+def fig8_4():  # KV Cache Optimization for Dynamic Tool Loading (Naive vs Optimized)
+    W, H = 860, 244
+    s = SVG(W, H)
+    s.text(220, 46, "Ingenuo: todas las herramientas en el prompt del sistema", size=FS_SMALL, bold=True, fill='darker')
+    s.rect(30, 62, 380, 70, fill='#f0d8d8')
+    s.text(220, 84, "Prompt del sistema + todas las def. de herramientas", size=FS_SMALL, bold=True)
+    s.text(220, 108, "Cualquier cambio en herramientas → invalida toda la caché KV", size=FS_TINY, fill='text_light')
+    s.rect(30, 140, 380, 46, fill='light')
+    s.text(220, 163, "Recomputado en cada ronda, alto costo", size=FS_SMALL)
+
+    s.text(640, 46, "Optimizado: def. de herramientas cargadas bajo demanda", size=FS_SMALL, bold=True, fill='darker')
+    s.rect(450, 62, 380, 40, fill='#d8e8d8')
+    s.text(640, 82, "Prompt del sistema estable (prefijo de acierto de caché)", size=FS_SMALL, bold=True)
+    s.rect(450, 106, 380, 40, fill='light')
+    s.text(640, 126, "Def. de herramientas agregadas bajo demanda (parte variable)", size=FS_SMALL)
+    s.rect(450, 150, 380, 40, fill='light')
+    s.text(640, 170, "Traza de conversación", size=FS_SMALL)
+    s.text(640, 206, "El prefijo estable no cambia → la caché KV se reutiliza continuamente", size=FS_TINY, fill='text_light')
+    s.line(430, 54, 430, 220, dash=True)
+    s.save(os.path.join(OUT, 'fig8-4.svg'))
+
+
+def fig8_5():  # Agent Self-Evolution Pipeline
+    _pipeline([("① Identificación de necesidad", "Herramientas actuales insuficientes"),
+               ("② Búsqueda de herramientas", "Búsqueda en el mundo abierto"),
+               ("③ Encapsulación de código", "Generar y encapsular"),
+               ("④ Registro de herramientas", "Agregar a librería, reutilizar")],
+              'fig8-5', feedback="Las nuevas herramientas registradas se reutilizan en tareas posteriores, expandiendo continuamente sus capacidades")
+
+
+def fig8_6():  # Voyager Continuous Learning Architecture
+    _pipeline([("Generador de plan de estudio", "Proponer nuevas tareas progresivas"),
+               ("Mecanismo de prompt iterativo", "Generar código de habilidad y depurar"),
+               ("Librería de habilidades", "Almacenar habilidades reutilizables")],
+              'fig8-6', W=760, feedback="La acumulación de habilidades desbloquea tareas más difíciles (exploración en mundo abierto)")
+
+
+def fig8_7():  # Experiment 8-5 Self-Evolution Pipeline
+    _pipeline([("① Buscar", "Encontrar herramienta en la web abierta"),
+               ("② Evaluar", "Determinar idoneidad"),
+               ("③ Probar", "Verificar usabilidad"),
+               ("④ Empaquetar", "Envolver en herramienta estándar"),
+               ("⑤ Reutilizar", "Agregar a la librería de herramientas")],
+              'fig8-7', W=940, feedback="Las nuevas herramientas se acumulan para ser reutilizadas en tareas posteriores")
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    for fn in (fig8_1, fig8_2, fig8_3, fig8_4, fig8_5, fig8_6, fig8_7):
+        fn()
+        print('saved', fn.__name__)