# Agent Evolution System - VoIdea

**Дата:** 2026-05-10
**Статус:** Backlog

---

## Обзор

Система саморазвития агентов для адаптации к новым задачам и улучшения работы.

---

## Структура

### Файл эволюции агента

```yaml
# docs/agents/evolution.yaml
agents:
  qa_tester:
    version: 1.0
    capabilities:
      - functional_testing
      - temp_user_creation
      - cleanup
    evolution_history:
      - date: 2026-05-10
        trigger: "Initial creation"
        change: "Added basic testing capabilities"
        success: true
    next_potential_skills:
      - performance_testing
      - security_testing

  fix:
    version: 1.0
    capabilities:
      - bug_analysis
      - code_fix
      - pr_creation
    evolution_history:
      - date: 2026-05-10
        trigger: "Initial creation"
        change: "Basic fix capabilities"
        success: true
    next_potential_skills:
      - refactoring
      - optimization
```

---

## Триггеры эволюции

### 1. Автоматические

- **Успешное выполнение задачи** → агент обучается
- **Повторяющиеся паттерны** → оптимизация
- **Новые типы задач** → добавление capability

### 2. Ручные (человек)

- Добавление нового навыка
- Изменение поведения
- Приоритетная настройка

### 3. ObserverAgent

- Выявление потребности в новых навыках
- Анализ узких мест
- Предложения по улучшению

---

## Процесс эволюции

```
1. Сбор данных
   → ObserverAgent фиксирует паттерны
   
2. Анализ
   → EvolutionAgent анализирует эффективность
   
3. Предложение
   → Генерирует варианты улучшений
   
4. Тестирование
   → QATesterAgent тестирует новые возможности
   
5. Внедрение
   → DocAgent обновляет документацию
   → SpecAgent обновляет спецификации
   
6. Мониторинг
   → Отслеживание результатов
```

---

## Меж-агентское взаимодействие

### Делегирование задач

Агенты могут делегировать друг другу:
```python
# Пример: FixAgent → DocAgent
FixAgent.fix_bug(bug_id) → DocAgent.update_docs()
```

Правила делегирования:
1. Агент A видит задачу для агента B
2. Проверяет доступность B
3. Отправляет задачу
4. B выполняет и возвращает результат
5. A продолжает работу

### Резервные агенты

При недоступности агента:
1. Поиск агента с похожими capabilities
2. Делегирование задачи
3. Уведомление человека (если критично)

---

## Метрики эволюции

- Tasks completed successfully
- Tasks failed
- Average execution time
- Self-improvements count
- Delegations made/received

---

## TODO

- [ ] Создать evolution.yaml
- [ ] Реализовать EvolutionAgent
- [ ] Добавить механизм меж-агентского взаимодействия
- [ ] Интегрировать с ObserverAgent
- [ ] Настроить мониторинг метрик
- [ ] Документировать процесс эволюции

---

*Создано: 2026-05-10*
*Управляется EvolutionAgent*