如果您正在运行人工智能代理层次结构，您可能已经注意到其中的差距：代理完成任务，但没有任何东西检查输出是否确实良好。
没有反馈循环，没有自动重试，也没有办法在造成损失之前发现性能下降。
我为 Paperclip AI 构建了一组 4 个插件，为多代理设置添加了自我改进层（也适用于 Paperclip 管理的 OpenClaw 代理团队）。
CEO Agent [Opus] – 分解目标、代表。
CTO 代理 [Opus] – 做出技术决策、代表。
四个插件，每个插件处理循环的一部分：。
来源：Dev.to
