9.1 在线自适应与 Reflexion 框架：从失败经验中提炼认知

// reflexion-harness.ts
import { OpenAI } from 'openai';
 
export class ReflexionHarness {
  private client = new OpenAI();
  private reflectionMemory: string[] = [];
 
  /**
   * 引导模型对失败轨迹展开结构化语言反思
   */
  async generateReflection(taskPrompt: string, failedTrajectory: string, errorOutput: string): Promise<string> {
    const prompt = `
你是一位极其擅长复盘总结的资深系统架构师。
【原任务目标】: ${taskPrompt}
 
【此前执行的失败动作轨迹】:
${failedTrajectory}
 
【最终环境报错堆栈】:
${errorOutput}
 
请进行深度自省反思，以简短精炼的 2~3 句话总结：
1. 本次执行的核心错误假设是什么？
2. 导致失败的根本技术原因是什么？
3. 在下一次尝试中，必须采取什么全新的替代方案以避免再次踩坑？
`;
 
    const res = await this.client.chat.completions.create({
      model: 'gpt-4o',
      messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
      temperature: 0.2,
    });
 
    const reflection = res.choices[0].message.content?.trim() || '未生成明确反思';
    this.reflectionMemory.push(reflection);
    console.log('💡 [Reflexion] 新沉淀教训:', reflection);
    return reflection;
  }
 
  /**
   * 获取注入下一轮尝试的前缀上下文
   */
  getInjectedReflectionContext(): string {
    if (this.reflectionMemory.length === 0) return '';
    return `
【历史失败教训与反思指南】：
${this.reflectionMemory.map((r, i) => `[教训 ${i + 1}] ${r}`).join('\n')}
请在本次行动中坚决遵守上述反思，严禁重复上述已知错误！
`;
  }
}