用途：Learn Loop 用于把智能体运行中捕获的摩擦（learnings）转化为经过验证的系统改进，流程为 survey → select → approve → fix → verify → decide。规范存储位于 ${AGENT_LEARNINGS_ROOT:-~/.agents/learnings}，其中 entries/ 下由机器拥有的文件是不可变证据，有效结果记录在 leader 拥有的 decisions/，ID 修正记录在 rekeys/。
主要能力与模式：Survey 只推荐要修复的内容，不改代码、不写结果；Fix 执行已批准的有限批次直至验证与决策；Reconcile 解决分叉副本冲突，任何存储变更前需先读 STORE-PROTOCOL.md；Resume 从当前状态继续已有计划或 PR，不重复已完成工作。
使用方式：先固定快照，读取 config.json 并运行 learnings status，使用 ACTIVE.md、catalog.json、conflicts.json；当生成视图不一致或目录报告无效文件、过期确认、rekey/decision/integrity 错误时停止存储变更。随后通过证据门：逐条阅读证据副本并检查当前目标，为每个候选项指定唯一处置（Promote、Code fix、Operational fix、Reconcile、Close without change、Blocked），按跨机器复现、严重性、可执行性和验证成本排序，默认最多选三项，除非用户批准更大批次。Survey 模式在此停止；Fix 或 Reconcile 模式写入 reviews/FIX-PLAN-<date>.md，记录固定目录代次、当前与期望行为、可独立检查的验收标准、明确的范围边界、目标仓库或线上表面。执行最小有效变更，优先最窄的持久执行缝（测试或包装器，其次技能或指令），源码仓库变更与 learnings 存储分离。验证需指明观察方式：迭代时跑聚焦测试、结束时跑完整相关套件，安全时操作真实命令、应用、计划或集成，确认正确账户、机器、环境和部署版本，公开 PR 前扫描完整 diff 中的私有名称、路径、标识符、凭据和真实证据；运行时或存储行为变化时发布一个代次并在每台可达机器确认 learnings status。决策门需通过 leader CLI 记录有效状态与证据，每次变更后刷新代次，移除已完成队列行，保留活跃或阻塞项，写入 reviews/FIX-PLAN-<date>-RESULTS.md，每项一行：done-verified、done-unverified、blocked 或 skipped。最后报告交付物、验证证据、故意留开项及原因、需要的用户操作。
限制与护栏：证据不可变，决策与 rekey 承载解释；兼容副本确认绑定到确切的当前路径与哈希集合；公开产物使用合成示例和通用机器、账户、项目、工具名；线上写入从当前状态开始并使用最窄安全变更；凭据、密钥、原始记录、不必要 PII 和私有证据不得进入命令、日志、决策、计划、提交和 PR。未提供具体安装命令、收费或平台信息。