# 經驗學習

MCP雙循環推理器是一個為自主AI代理設計的元認知增強工具，通過雙循環框架（哨兵監控和裁決器管理）實現異常檢測和經驗學習，提升代理的自我意識和可靠性。

一個用於決策追蹤與學習的MCP服務器，專注於捕獲工程中的意外事件，將經驗壓縮為可複用知識，並支持智能遺忘機制。

一個基於MCP協議的開發計劃服務器，將ClaudeCode-DevPlanBuilder方法論集成到Claude Code中，通過結構化訪談、詳細計劃生成、Haiku執行和Sonnet驗證的工作流程，將想法轉化為可執行的開發計劃，包含經驗學習和GitHub問題修復功能。

Tempera是一個為Claude Code提供持久記憶的系統，通過捕獲編碼會話、語義搜索和強化學習，讓AI能從歷史經驗中學習並持續改進。