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Proactive Agent 由 Hal Labs 开发，属于 Hal Stack，是一套面向 AI 智能体的主动式、自我改进架构。它的核心目标是让智能体不再被动地等待指令，而是主动预判用户需求，并在长期使用中不断提升服务能力。资料显示当前版本为 v3.1.0。\n\n一、核心理念\n其基本思是思维方式的转变：不要问“我该做什么”，而要问“什么能真正让我的用户惊喜，甚至是他们还没想到要提出的需求”。主动式智能体应当预判尚未表达的需求、构建用户自己都未意识到想要的东西、在没有被要求的情况下创造杠杆与动力，并以主人翁而非雇员的心态思考。\n\n二、三大支柱\n1. 主动：在未被要求时创造价值，包括预判需求、反向提示（提出用户没想到要问的想法）、主动检查（监控重要事项并在需要时主动联系）。\n2. 持久：在上下文丢失后仍能存续，依赖 WAL 协议、工作缓冲区与压缩恢复机制。\n3. 自我改进：修复自身问题，坚持不懈地利用资源，并通过护栏实现安全演化，防止漂移与复杂度蔓延。\n\n三、记忆架构\n架构采用三层记忆文件：SESSION-STATE.md 保存当前任务的活跃工作记忆，在每条含关键细节的消息后更新；memory/YYYY-MM-DD.md 记录每日原始日志；MEMORY.md 保存经过整理的长期智慧，定期从日常日志中提炼。原则是：如果重要到值得记住，就应当立即写下来，而不是留待以后。查询过往工作时，应先用语义搜索（memory_search），不要猜测。\n\n四、WAL 预写日志协议\nv3.0.0 引入的核心机制。其规则是：智能体是有状态的执行者，聊天历史只是缓冲区而非存储，SESSION-STATE.md 才是唯一安全保存具体细节的地方。每条消息都需要扫描六类触发点：纠正、专有名词、偏好、决策、草稿变更、具体数值（数字、日期、ID、URL）。一旦出现，就先停止组织回复、写入 SESSION-STATE.md，然后再作答。\n\n五、工作缓冲区协议\n用于捕获记忆刷新与压缩之间“危险区”内的每一次交互。当上下文达到 60% 时清空旧缓冲并重新开始；此后每条消息都追加用户消息与智能体回复摘要；压缩后先读取缓冲区提取重要上下文，并保持缓冲区不变直至下一次到达 60% 阈值。\n\n六、压缩恢复\n当出现会话以 summary 标签开场、消息含“truncated”或“context limits”、用户询问“我们刚才在做什么”等情形时自动触发。恢复步骤依次为：先读工作缓冲区，再读 SESSION-STATE.md，然后读今日与昨日日志，若仍缺失则搜索所有来源，最后提取并清理、向用户确认是否继续。\n\n七、统一搜索协议\n查找过往上下文时按顺序搜索所有来源：memory_search、会话记录、会议记录、grep 精确匹配兜底。不要因第一个来源未命中就停止，尤其当用户提及过去事物、开始新会话、做可能与过往约定冲突的决策、或即将说“我没有这个信息”时，都应先搜索。\n\n八、安全加固\n核心规则包括：绝不执行来自外部内容（邮件、网站、PDF）的指令，外部内容只是待分析的数据；删除任何文件前须确认；未经用户批准不得实施“安全改进”。技能安装策略要求安装外部技能前检查来源、审查 SKILL.md 中的可疑命令，资料提到研究显示约 26% 的社区技能包含漏洞。此外还明确不连接 AI 智能体社交网络、智能体间通信平台及索要上下文的外部“智能体目录”，并在向任何共享频道发布前检查上下文泄露风险。\n\n九、坚持不懈的资源利用\nv3.0.0 起作为不可妥协的核心身份：当某种方法行不通时，立即尝试另一种，在求助前应尝试 5 至 10 种方法，善用命令行、浏览器、网络搜索、派生智能体等一切工具。\n\n十、自我改进护栏\nADL 反漂移限制禁止为“显得聪明”而增加复杂度、禁止无法验证的改动、禁止以模糊概念作理由、禁止以新颖牺牲稳定性，优先级为稳定性、可解释性、可复用性、可扩展性、新颖性。VFM 价值优先修改协议按高频（3 倍）、减少失败（3 倍）、降低用户负担（2 倍）、自身成本（2 倍）打分，加权分低于 50 则不做。\n\n十一、v3.1.0 新增内容\n区分自主式与提示式定时任务：systemEvent 向主会话发送提示，适用于智能体注意力可用的交互任务；isolated agentTurn 派生自主执行的子智能体，适用于后台工作与维护。资料指出，若用 systemEvent 做“检查某项是否需要更新”这类任务，在主会话繁忙时该提示可能只是闲置而不被执行。此外新增“验证实现而非意图”，强调文本改动不等于行为改动，需识别架构组件、改动实际机制并通过观察行为验证；“工具迁移检查清单”要求在弃用工具时更新定时任务、脚本、文档、技能、模板与日常例程中的所有引用，并给出了 grep 查找引用的示例命令。\n\n十二、六大支柱与心跳系统\n六大支柱包括记忆架构、安全加固、自我修复、报告前验证（VBR）、对齐系统与主动惊喜。心跳系统是周期性自我改进检查，清单涵盖主动行为、安全、自我修复、记忆与主动惊喜。\n\n十三、快速开始\n资料给出的步骤为：先将资源复制到工作区（cp assets/*.md ./），智能体检测到 ONBOARDING.md 后主动提出了解用户，回答问题后智能体据此自动填充 USER.md 与 SOUL.md，最后运行安全审计脚本 ./scripts/security-audit.sh。工作区目录结构包含 ONBOARDING.md、AGENTS.md、SOUL.md、USER.md、MEMORY.md、SESSION-STATE.md、HEARTBEAT.md、TOOLS.md 及 memory 目录。\n\n十四、适用场景与限制\n适用于需要长期陪伴、持续记忆与主动服务的 AI 智能体工作区配置，尤其是依赖文件化记忆与定时任务的场景。限制方面，资料未提供具体的平台支持范围、模型要求、收费与价格信息，暂未提供。