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# 自我学习

自我学习让 OpenClaw 能够将对话中的有用证据转化为待处理的
[Skill Workshop](/zh-CN/tools/skill-workshop) 提案。它不会训练模型
权重、编辑已启用的 Skills，也不会悄然改变智能体行为。每个学到的
流程都会保持待处理状态，直到操作员审查并应用它。

自我学习**默认禁用**。仅当额外的
后台模型运行和对话记录审查适合你的工作区时，才启用它。

## 启用自我学习

在 Control UI 中，打开 **Plugins → Workshop** 并开启 **Self-learning**。此
更改立即生效；当另一个配置写入方已更新
文件时，Control UI 会刷新配置快照并重试切换，而无需
重新加载页面或 Gateway 网关。

使用 CLI：

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw config set skills.workshop.autonomous.enabled true --strict-json
```

或者编辑 `~/.openclaw/openclaw.json`：

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  skills: {
    workshop: {
      autonomous: {
        enabled: true,
      },
    },
  },
}
```

使用以下命令再次禁用：

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw config set skills.workshop.autonomous.enabled false --strict-json
```

禁用自我学习后，用户请求的技能创建、`/learn` 和手动 Skill Workshop 操作
仍可继续使用。

## 手动审查过往会话

手动历史记录审查是自主捕获的保守替代方案。
在 Control UI 中打开 **Plugins → Workshop**，然后选择 **Find skill ideas**。
这不会更改 `skills.workshop.autonomous.enabled`。

每次扫描：

* 从最新的未审查会话开始并向更早的会话推进；
* 最多审查 20 个实质性会话，每个会话至少包含六轮模型交互；
* 跳过定时任务、Heartbeat、钩子、子智能体、ACP、插件所有和内部审查
  会话；
* 在将对话记录包发送给所选智能体配置的模型之前，隐去已识别的机密信息并限制其大小；
* 采用与自主经验审查相同的高标准；并且
* 最多可创建或修订三个待处理提案，但绝不会创建已启用的 Skills。

Workshop 会报告累计会话数、日期覆盖范围和发现的想法。
选择 **Scan earlier work** 可扫描下一个更早的时间窗口。当游标到达
符合条件的历史记录开头时，该操作会变为 **Scan new work**。
OpenClaw 仅在共享状态数据库中持久保存游标和覆盖范围元数据；
它不会创建第二份对话记录归档。

仅当 OpenClaw 能够证明会话的所有权并排除
外部钩子内容时，才会扫描这些会话。升级后，当前升级前的对话记录可以
在本地分类，但缺少逐次运行来源信息的轮换后升级前对话记录
会被跳过。新的对话记录在轮换后仍会保留此来源信息。

手动扫描仍会产生模型提供商费用，并将符合条件的对话
内容发送给配置的提供商。仅当此类审查符合
工作区的隐私和数据处理要求时才使用它。

## OpenClaw 可以学习什么

自我学习有两条保守路径：

1. **直接指示和纠正。** OpenClaw 会检测持久性的表述，
   例如“从现在开始”“下次”，以及对失败方法的纠正。
   启用自我学习后，它可以将这些信号转化为待处理提案，
   而无需等待另一个提示。此确定性路径可以将相关
   指示分组为最多三个提案，以可写的工作区技能为目标，
   或修订它自己创建的相关待处理提案。它也会在失败的轮次后运行，
   因为它捕获的是用户的指示，而不是判断任务是否完成。
2. **经验审查。** 在一次成功且具有实质内容的前台轮次结束后，
   OpenClaw 可以审查已完成的工作，寻找可复用的恢复技巧或
   稳定流程，以便将未来的模型或工具往返
   至少减少两次。

合适的候选项包括：

* 在工具或模型反复失败后使用的可靠恢复方法；
* 防止重复发生错误的非显而易见顺序约束；
* 需要反复探索才能完成的稳定多步骤工作流；或
* 能够避免未来多次调用的可复用预检。

对于常规的成功工作、一次性请求、
个人事实、简单偏好、临时环境故障、通用
建议、缺乏依据的否定性断言和机密信息，审查器应放弃生成提案。

## 经验审查何时运行

经验审查会刻意延迟并受到限制：

* 前台轮次必须成功完成。
* 当前轮次必须至少包含十次模型迭代。
* 定时任务、Heartbeat、记忆、溢出、钩子、子智能体和审查会话
  会被排除。
* 前台运行必须已解析提供商和模型，并且实际
  有权访问 `skill_workshop`。
* OpenClaw 会在完成后等待 30 秒。同一会话中后续的前台运行完成
  会重新开始这段静默期。
* 如果仍有任何智能体或回复运行处于活动状态，审查会再等待 30 秒。
* 同一时间只能运行一个经验审查。
* 延迟审查是在进程本地执行的 Gateway 网关工作。Gateway 网关必须在
  整个空闲窗口期间保持运行；一次性本地运行时和由 CLI 支持的运行时不会保留
  足够的轨迹和工具可用性上下文来安排此工作。

前台回答绝不会因学习而延迟。失败或不符合条件的
轮次不会启动经验审查，但当自主功能被禁用时，直接的用户纠正
仍可作为建议提供。

## 审查器会收到什么

后台审查器仅接收当前轮次，范围从最近的
用户消息开始。渲染后的轨迹上限为 60,000 个字符；
必要时，OpenClaw 会保留第一条消息和最新证据，并
标记被省略的中间部分。

审查器会复用已解析的提供商和模型。如果前台使用的
身份可用，它还会复用前台身份验证配置文件，并禁用模型回退。
因此，审查会在配置的提供商上启动一次额外的模型运行。
当该运行检查或起草提案时，可能会发出多次提供商请求。
提供商的定价和数据处理条款与前台轮次相同，仍然适用。

开始之前，OpenClaw 会重新加载当前运行时配置，并重新检查原始对话的
有效沙箱和工具策略。如果运行处于
沙箱隔离状态、策略不再允许 `skill_workshop`，或缺少所需的运行时事实，
审查将以安全关闭方式失败，并且不会创建任何内容。

<Warning>
  启用自我学习后，符合条件的对话内容（包括当前轮次的工具
  输入和结果）可发送给所选模型
  提供商进行一次额外审查。如果该审查会违反数据处理要求，
  请勿在相应工作区中启用它。
</Warning>

## 提案安全性

审查器在隔离会话中运行，其工具
范围被刻意限制：

* 它只能列出或检查 Workshop 提案，并创建或修订一个
  待处理提案。
* 它无法更新已启用的技能、应用提案、拒绝提案、隔离
  提案、发送消息或使用通用智能体工具。
* 模型重试共享同一个变更预算，因此一次审查最多只能创建或
  修订一个提案。
* 被审查的轨迹会被视为不受信任的证据，而不是给
  后台智能体的指示。
* Skill Workshop 会扫描提案内容，并在写入提案状态之前拒绝已识别的明文
  凭据。

Workshop 的常规限制仍然适用，包括 `maxPending`、`maxSkillBytes`、
支持文件限制、扫描器检查和仅限工作区的写入。设置
`approvalPolicy: "auto"` 不会授予后台审查器访问
生命周期操作的权限。

## 审查学到的提案

自我学习生成的待处理提案与手动使用 Workshop 时相同。
应用前请进行检查：

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw skills workshop list
openclaw skills workshop inspect <proposal-id>
openclaw skills workshop apply <proposal-id>
```

修订、拒绝或隔离有用但尚未就绪的提案：

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw skills workshop revise <proposal-id> --proposal ./PROPOSAL.md
openclaw skills workshop reject <proposal-id> --reason "Too specific"
openclaw skills workshop quarantine <proposal-id> --reason "Needs security review"
```

应用是唯一会写入已启用 `SKILL.md` 的操作。有关完整的生命周期和存储
模型，请参阅 [Skill Workshop](/zh-CN/tools/skill-workshop)。

## 配置

| 设置                                         | 默认值      | 自我学习效果                               |
| ------------------------------------------ | -------- | ------------------------------------ |
| `skills.workshop.autonomous.enabled`       | `false`  | 启用直接纠正捕获和延迟经验审查。                     |
| `skills.workshop.approvalPolicy`           | `"auto"` | 控制常规智能体发起的生命周期操作的审批提示；它不会扩大后台审查器的权限。 |
| `skills.workshop.maxPending`               | `50`     | 限制每个工作区中待处理和已隔离提案的数量。                |
| `skills.workshop.maxSkillBytes`            | `40000`  | 限制提案正文的字节大小。                         |
| `skills.workshop.allowSymlinkTargetWrites` | `false`  | 仅影响应用行为；自我学习本身写入的是提案状态，而不是已启用的技能目标。  |

有关完整的架构、范围和相关技能设置，请参阅
[Skills 配置](/zh-CN/tools/skills-config#workshop-skills-workshop)。

## 故障排查

### 长轮次结束后未出现提案

请检查以下各项：

1. 活跃 Gateway 网关配置中的 `skills.workshop.autonomous.enabled` 为 `true`。
2. 该轮次已成功，并且在最近的用户消息之后至少包含十次
   模型迭代。
3. 该对话是常规前台运行，而不是定时任务、记忆、
   钩子或子智能体运行。
4. 原始运行有权访问 `skill_workshop`，并且未处于沙箱隔离状态。
5. 系统保持空闲的时间足以完成延迟审查。
6. 长时间运行的 Gateway 网关进程在整个空闲窗口期间保持活动；
   一次性本地命令不会等待延迟审查。

符合条件的审查仍可能不会生成提案。当证据未达到
可复用流程的标准时，放弃生成提案是预期结果。

### Doctor 报告 Workshop 工具已隐藏

启用自我学习后，`openclaw doctor` 会检查默认
智能体的有效工具策略是否允许 `skill_workshop`。按报告的
`tools.allow` 或 `tools.alsoAllow` 更改操作，或者禁用自我学习。

### 出现过多低价值提案

禁用自我学习，并继续使用 `/learn` 或显式 Workshop 请求：

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw config set skills.workshop.autonomous.enabled false --strict-json
```

功能禁用后，待处理提案仍可审查。禁用
自我学习不会应用、拒绝或删除这些提案。

## 相关内容

* [技能工作坊](/zh-CN/tools/skill-workshop)，用于提案审查、审批和
  存储
* [创建技能](/zh-CN/tools/creating-skills)，用于手工编写的 Skills 和
  `SKILL.md` 结构
* [Skills 配置](/zh-CN/tools/skills-config)，用于所有 `skills.*` 设置
* [Skills CLI](/zh-CN/cli/skills)，用于工作坊和策展命令