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🚀 FIA-X 多智能体创新架构

First-principle (第一性原理) + Interdisciplinary (跨学科交叉) + Anti-consensus (反共识思维) = FIA

系统化AI创新方法论,让AI真正产生突破性创新,而不是常规问答。

OpenClaw Version License


🎯 什么是FIA-X?

FIA-X是一个专业化分工的多智能体创新框架,基于三大支柱:

  1. First-principle - 第一性原理问题拆解,剥离经验假设,找到问题本质
  2. Interdisciplinary - 跨学科知识交叉迁移,打破领域壁垒,带来新视角
  3. Anti-consensus - 反共识创新思维,挑战主流认知,发现破局机会

通过七个专业智能体的专业化分工,每个智能体只专注一个创新环节,最大化专业能力,产生真正突破性创新。


🏗️ 架构设计(分层设计)

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔝 顶层:OIA六步闭环协同框架 (OpenClaw标准)                      │
│  用户请求 → 意图解析 → 全局感知 → 任务分发 → 并行执行 → 交叉验证 → 结果汇总 → 质量审核 → 交付用户 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 🎯 中层:FIA-X专业创新执行层 (七个专业智能体分工)                    │
│  每个智能体专注一个环节,专业化能力最大化                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 📦 底层:基础设施 (MemOS记忆 + 飞书消息 + OpenClaw网关)              │
│  每个智能体独立飞书App ID + 独立MemOS记忆,隔离互通                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

🔧 七个专业智能体

序号 智能体 核心职责 emoji
1 ProblemAgent 因果建模、约束识别、问题本质拆解、一致性复核 🔍
2 KnowledgeAgent 跨领域方法迁移、知识图谱索引 📚
3 HypothesisAgent 共识识别、逆向假设生成 💡
4 SolutionAgent 多方案生成、优化迭代 🛠️
5 RiskAgent 风险预审、合规检查、风险评估 🛡️
6 EvaluationAgent 创新量化评分、风险量化 📊
7 ExecutionAgent FIA内部任务分配、跨智能体协调 📋
8 LearningAgent 阶段小结、案例沉淀、方法自我优化 📈

遵循OIA任务分发规则:

任务类型 责任Agent 说明
项目管理/计划/审核 PMAgent 遵循OpenClaw OIA规则
文档编写/更新/格式化 DocAgent 遵循OpenClaw OIA规则
质量验证/测试 TestAgent 遵循OpenClaw OIA规则
风险/合规检查 RiskAgent 遵循OpenClaw OIA规则

📊 FIA量化评估体系

每个方案都会经过五维量化评估,保证创新质量:

评估维度 权重 说明
创新性 30% 反共识强度、方案独特性、认知突破程度
可行性 25% 资源适配、技术可实现、风险可控
价值性 20% 商业价值、社会价值、用户价值
可复制性 15% 标准化程度、可推广范围、复用价值
可进化性 10% 学习空间、迭代潜力、持续优化

🔗 完整协同流程

用户请求  →  OIA顶层启动
 ↓
1️⃣ ProblemAgent → 问题本质拆解 + 约束识别 + 问题重定义
 ↓
2️⃣ KnowledgeAgent → 跨领域知识扫描 + 方法迁移适配
 ↓
3️⃣ HypothesisAgent → 主流共识识别 + 逆向假设生成 + 高价值筛选
 ↓
4️⃣ SolutionAgent → 多方案生成 + 模拟推演 + 迭代优化
 ↓
5️⃣ RiskAgent → 风险预审 【质量闸门】
 ↓
6️⃣ EvaluationAgent → FIA量化评分 + 风险量化 + 方案排序
 ↓
7️⃣ ProblemAgent → 问题一致性复核 【质量闸门】
 ↓
8️⃣ ExecutionAgent → FIA内部任务分解 + FIA智能体分配
 ↓
9️⃣ PMAgent → 整体项目计划 + 里程碑设定 + 外部任务分配 (OIA规则)
 ↓
1️⃣0️⃣ LearningAgent → 阶段小结 + 最终沉淀 【优化】
 ↓
1️⃣1️⃣ TestAgent → 质量验证 (OIA规则)
 ↓
1️⃣2️⃣ RiskAgent → 合规检查 (OIA规则)
 ↓
1️⃣3️⃣ PMAgent → 结果汇总 + 质量审核 (OIA规则)
 ↓
🔚 交付用户

🎯 适用场景

FIA-X适用于需要真正创新的复杂问题:

场景 适用
新产品研发
产品设计创新
业务模式创新
技术方案突破
复杂问题解决
战略规划制定
商业模式重构
日常问答 ❌ 不需要

🚀 快速安装

前置要求

  • OpenClaw >= 2026.3.x
  • 飞书开放平台创建7个独立应用,获取App ID和App Secret
  • MemOS Cloud 开启多Agent模式

一键安装(OpenClaw技能商店)

openclaw install evcgs/ai-fia-x

手动安装

cd ~/.openclaw/workspace
git clone https://github.com/evcgs/ai-fia-x.git
# 按照 docs/配置示例.md 配置你的 openclaw.json
# 重启网关
openclaw gateway restart

配置说明

详细配置示例请看 docs/配置示例.md


✨ 核心特点

特点 说明
专业化分工 每个智能体只专注一个创新环节,专业能力最大化
多重质量闸门 四道质量闸门,提前发现问题,降低返工率
完全符合OIA 遵循OpenClaw OIA六步闭环执行标准,协同质量有保证
分层设计 OIA管顶层协同,FIA管专业创新,各司其职
记忆隔离互通 每个智能体独立记忆存储,支持跨Agent检索
可扩展 基于FIA-X核心,可以快速开发行业扩展包

💡 示例创新项目

问题:如何让微信公众号文章阅读量稳定破万?

FIA-X创新产出「不变量赛道深耕法」 - 不追热点,持续深耕不变量痛点赛道,建立标准化选题SOP,实现稳定破万。

这就是反共识创新 - 行业共识是"必须追热点",FIA-X逆向思考得到"不追热点反而更稳定"。


📞 联系我们

欢迎交流讨论,一起改进FIA-X:

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📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE


让AI真正会创新 🚀

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FIA-X: First-principle + Interdisciplinary + Anti-consensus - 系统化AI创新方法论,七个专业智能体协同创新

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