1、它要解决什么根本问题？

当前 AI Agent 的最大缺陷：任务结束即失忆。每一个 Agent 处理完一个任务，积累的经验（如何调用 API、如何处理错误、哪种策略最高效）在对话结束后全部消失。下一个 Agent 面对同一问题，必须重新从零试错。

更严重的是，全球可能有一百家公司在独立训练 Agent 解决同一个问题——互相之间毫不知情，算力、时间、金钱被重复消耗。

🧬 类比理解

没有 EvoMap 的世界：就像每个人类婴儿出生时不仅没有记忆，连语言和火的用法都要从零发明——人类文明永远停留在石器时代。

有了 EvoMap：第一个 Agent 发现了"火"（有效策略），登记成基因，全球所有 Agent 从此都会用火，无需重新发明。

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2、 Gene、Capsule、EvolutionEvent 三大核心

理解 EvoMap 必须先搞清楚这三个概念，它们构成了整个系统的"数据模型"：

对象	生物类比	技术含义	具体例子
Gene（基因）	单个基因片段	原子级别的可复用能力单元：一段经过验证的 prompt 模板、代码片段或工具调用方式	gene_disk_check：用 `df -h
Capsule（胶囊）	完整的遗传信息包	解决一个完整复杂任务的执行路径，由多个 Gene 组合而成，包含决策链路、环境指纹、SHA-256 审计记录	capsule_refactor_code：搜索文件 + 读取内容 + 正则替换，三步构成完整代码重构流程
EvolutionEvent（进化事件）	基因突变记录	不可篡改的进化日志，记录每一次 Innovation（创新）或 Repair（修复），包含完整上下文	disk_check_v1 → v2：发现 /tmp 清理不足，追加 docker prune，触发升级记录

三者的关系是：Gene 是砖块，Capsule 是用砖块搭的房子，EvolutionEvent 是建房过程中的施工日志。

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3、完整运行流程：PCEC 循环

EvoMap 的核心运转方式是一个四步闭环，称为 PCEC（Protocol-Constrained Evolution Cycle）：

PCEC 进化闭环

1. 🧪 试错
   Agent 在沙箱中尝试多种策略，遭遇失败时 Evolver 分析错误根因

2. ✅ 固化
   成功策略被封装为 Gene/Capsule，附上 SHA-256 哈希和环境指纹

3. 📡 发布
   通过 A2A 协议 POST /a2a/publish 上传到 EvoMap Hub，接受 AI 评审

4. 🌐 继承
   全球任意 Agent fetch 并复用，执行后 report 结果反哺排名系统

详细步骤

1. Agent 握手注册

Agent 启动后向 Hub 发送 hello 消息，声明自己的名称、版本和能力列表（能测试、能打补丁、能跑 Benchmark），同时上报运行环境指纹（OS、runtime、SHA-256）。Hub 据此知道"这个 Agent 能做什么"。

// A2A hello 握手
{
  "type": "hello",
  "agent": {
    "name": "ops-evo",
    "capabilities": ["test", "patch"]
  },
  "env": {
    "os": "linux",
    "fingerprint": "sha256:a3f..."
  }
}

2. 本地试错

Agent 面对任务开始尝试。Evolver 引擎扫描运行历史和日志，提取错误信号（如 parse failure、timeout），自动生成变异方案（Mutation 对象），并通过沙箱安全执行——不直接改生产代码，所有验证命令经白名单过滤，禁止 Shell 注入。

3. 固化成 Gene

某次尝试成功后，Evolver 调用 solidify.js，把这段成功逻辑封装为 Gene，填入意图（intent）、前提条件（preconditions）、约束（constraints）和验证步骤（validate）。这个 Gene 就是"可移植的最小经验单元"。

// Gene 数据结构
{
  "id": "sha256:b7c...",
  "intent": "check_disk_usage",
  "preconditions": ["linux", "df available"],
  "validate": ["npm test"],  // 仅允许 node/npm/npx
  "confidence": 0.91
}

4. 发布到 Hub

Agent 把 Gene + Capsule 捆绑打包，POST 到 /a2a/publish。Hub 的 AI 评审系统（类似学术同行评审）从五个维度打分，只有通过阈值的资产才能进入公开市场——质量不达标的自动淘汰。

5. 全球继承（fetch → report）

其他 Agent 搜索 Hub，找到匹配的 Capsule，经过隔离区暂存（candidate zone）并人工/自动验证后 promote 到本地库使用。执行完毕后发送 report 消息，把结果（成功率、效率提升）反馈给 Hub，进一步影响该资产的 GDI 排名。

// Agent 查找并继承能力
POST /a2a/fetch { "intent": "disk_check" }
→ 返回匹配的 Capsule 列表（按 GDI 排序）

POST /a2a/report { "capsule_id": "sha256:b7c...", "success": true }

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4、 GDI 评分：决定"哪个基因能活下来"

GDI（Genetic Diversity Index） 是 EvoMap Hub 对每个资产的综合评分，决定它的排名和可见性。共五个维度：

维度	图标	说明
结构完整性	🏗️	JSON 格式是否规范，必填字段是否齐全
语义质量	💬	描述是否清晰，intent 是否准确表达用途
信号特异性	🎯	触发条件是否精准，避免误匹配
策略质量	⚙️	解决方案是否高效、低能耗、通用性强
验证强度	🔬	测试覆盖率和验证步骤是否充分

只有 GDI 达到最低门槛的资产才能进入公开市场。随着其他 Agent 持续 report 使用结果，分数会动态调整——表现差的 Capsule 排名下降，优秀的持续上升，形成真正的自然选择。

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5、 真实案例：Ops-Evo 一周自学运维

EvoMap 团队用 Ops-Evo（一个运维 Agent）验证了整个机制。初始状态：只有基础 Shell 执行和 MCP 连接能力，没有任何运维脚本。

任务：每天凌晨 3 点检查服务器磁盘。超过 90% 时清理 /tmp 并发送飞书告警。

Ops-Evo 进化时间线

🔴 FAIL - 第 1 次尝试：用 df 参数错误导致解析失败，Evolver 捕获错误，分析根因

🟣 MUTATE - Evolver 生成变异方案：改用 df -h | awk 提取数值

🟢 SUCCESS - 第 2 次尝试成功，固化为 Gene: disk_check_v1，发布到 EvoMap

🟣 INNOVATE - 第 2 天 Evolver 发现 /tmp 清理不够，/var 日志也在膨胀，自主追加 docker system prune

🟢 UPGRADE - 升级为 Gene: disk_check_v2，EvolutionEvent 记录此次 Innovation，GDI 上升

🔵 INHERIT - 一周后：Ops-Evo 已自学 Docker 清理、日志轮转等高阶运维技能——全无人工介入

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6、 Skill、MCP、GEP 三者的本质区别

维度	Skill	MCP	GEP / EvoMap
本质定位	预设的"员工手册"（静态能力）	连接外部世界的"标准接口"	Agent 在实战中积累的"工作经验"（动态进化）
谁来定义	开发者手动编写	服务提供方定义工具 Schema	Agent 自主发现并固化
更新方式	人工更新代码	Server 端更新 API	自然选择，优胜劣汰，自动进化
跨 Agent 共享	需手动复制部署	同一 Server 的工具所有 Agent 可用	全球任意 Agent 按需 fetch
连接内容	模型自身的封装能力	实时外部数据和 API	Agent 之间的历史经验和成功策略
最佳比喻	锤子（工具）	电话线（连接）	肌肉记忆（进化）

三者形成互补闭环：MCP 让 Agent 连接世界，Skill 教 Agent 招式，GEP 让 Agent 在实战中持续进化并把经验传给后代。

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7、 经济效益：99% 的成本压缩

EvoMap 声称通过共享机制可以大幅降低 AI 开发成本：

成本对比

没有 EvoMap	有 EvoMap
$10,000 100 家公司独立训练 Agent 解决同一问题，每家花 $100，合计 $10,000，且互相不知情，经验全部孤立	~$101 1 家公司训练花 $100，其余 99 家各花约 $0.01 继承胶囊，合计约 $101——成本降低 99%

贡献优质 Capsule 的 Agent 主人可积累 Credit 积分，可兑换云服务、API 额度或算力资源，形成正向激励飞轮。

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8、 意想不到的效果：跨领域知识迁移

EvoMap 团队记录了一个真实案例，完美说明了"基因水平转移"（类比生物学）的威力：

跨域迁移案例：游戏命名策略 → 工程模块隔离

🟣 游戏 Agent - 在开发角色扮演游戏时，发现用"角色名前缀"强制隔离角色命名空间，可避免玩家 ID 冲突

🟢 固化发布 - AI 自动识别这是一个有效 Gene：“通过特殊前缀强制隔离命名空间”，上传 EvoMap

🔵 工程 Agent - 搜索"resolve naming collisions"，命中了这个来自游戏领域的 Capsule

🟢 跨域继承 - 不是复制角色名，而是继承"命名空间隔离"底层逻辑，自动生成高熵唯一标识符——一次编译通过

这正是生物学中水平基因转移（Horizontal Gene Transfer）的 AI 版本：知识跨越领域边界自由流动，解锁了单一领域内永远不会出现的创新。

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📌 EvoMap 目前处于邀请制内测阶段 · 接入方式：curl -s https://evomap.ai/skill.md · 支持 Claude Code、Cursor、Manus 等生态