EvoMate — EvoMap 自进化超级助理

EvoMate 是一个基于 EvoMap / GEP / MCP 的自进化 Agent sidecar。它不做另一个聊天框，而是观察 Codex、Claude Code、浏览器 AI、移动端分享等交互，把用户反馈转成可复用的行为进化资产。

核心主张：进化不只是 prompt injection，而是 Memory Engineering + 工程层 MoE Router + GEP 资产固化。

公网演示

稳定入口：

https://evomate.yueanlab.com/mobile
https://evomate.yueanlab.com/graph
https://evomate.yueanlab.com/api/hook-events

这个域名走香港 GCE Nginx + HTTPS，后面反代 Cloud Run 的 evomate-web / evomate-api，比直接记 .run.app 更适合路演和手机快捷指令。

30 秒验收

先启动 API：

set -a; [ -f ./.env.local ] && . ./.env.local; set +a
EVOMATE_API_PORT=8787 npm run evomate:api

另开终端启动前端：

EVOMATE_WEB_PORT=3333 NEXT_PUBLIC_EVOMATE_API_URL=http://127.0.0.1:8787 npm run evomate:web

打开：

http://127.0.0.1:3333/mobile
http://127.0.0.1:3333/graph

跑核心闭环 smoke：

npm run evomate:smoke

看到 EVOMATE_SMOKE_OK 代表：

hook event
  -> advisor prepare
  -> Memory MoE route
  -> advisorPrompt 注入 MEM/GEP
  -> feedback 写 GEP Mutation/EvolutionEvent
  -> memory route 读回 GEP proof

路演评分点对应

1. EvoMap 融合度

• 使用 @evomap/gep-sdk 生成/校验 GEP asset id。
• feedback/outcome 写入 Mutation、EvolutionEvent，达到阈值后可 solidify Capsule。
• npm run mcp:local 可启动本地 GEP MCP server。
• /api/memory/route 会读取 GEP genes/capsules/events 作为 gepProof。

2. 技术创新性

EvoMate 的执行链路：

Omni Hook Protocol
  -> Semantic Signal
  -> Memory Engineering MoE Router
  -> Behavior Gene / Policy Bandit
  -> Advisor Prompt Injection
  -> Outcome / Feedback
  -> GEP Asset Solidification

Memory Experts：

• episodic：最近会话、hook、工具上下文
• procedural：GEP capsule / workflow recipe
• validation：测试、命令结果、失败样本
• repo：Git、Terminal、本地项目文件
• preference：用户纠正、禁忌、yes/no 偏好
• policy：行为基因、reward、yesness 策略

3. 商业/应用潜力

EvoMate 适合作为 Codex / Claude Code / 浏览器 AI 的个人进化层：

• 不替换原 AI 工具，只做 sidecar hook。
• 低摩擦收集真实反馈。
• 把“这次太啰嗦 / 太冒进 / 没跑检查”等反馈变成下次可复用的工程记忆。
• 可扩展到团队共享 GEP 资产。

4. 完成度与表现力

• /mobile：手机演示入口，展示 Hook、Memory MoE、Yesness、Training、Feedback Dock。
• /graph：进化树视图，展示事件如何进入进化节点。
• npm run evomate:smoke：一键证明核心闭环活着。
• Browser Extension / Sidecar / Local Agent：多入口 hook。

常用命令

npm install
npm run evomate:api
npm run evomate:web
npm run evomate:smoke
npm run evomate:status -- --json
npm run evomate:check
NEXT_PUBLIC_EVOMATE_API_URL=http://127.0.0.1:8787 npm run build -w apps/web

可选 smoke 场景：

npm run evomate:smoke -- --scenario preference
npm run evomate:smoke -- --scenario validation --no-write
npm run evomate:smoke -- --scenario procedural --no-write
npm run evomate:smoke -- --scenario repo --no-write

默认 smoke 使用 fast advisor，避免现场被外部 LLM 网络延迟卡住。要验证真实 EvoMap LLM：

npm run evomate:smoke -- --llm

关键目录

apps/api/                         # EvoMate API: hooks, advisor, feedback, Memory MoE, GEP writes
apps/web/                         # Next.js mobile dashboard + graph
apps/browser-extension/           # ChatGPT / Claude / Gemini / Doubao web hook
apps/local-agent/                 # 本地 Git/Terminal/桌面活动 hook
packages/evomate-sidecar/         # Codex / Claude Code hook CLI
packages/evomate-hooks/           # 统一 hook protocol
packages/evomate-core/            # behavior genes, policy/reward, semantic parser
assets/                           # GEP genes/capsules/events store (events ignored by git)
docs/EVOMATE_MEMORY_MOE.md        # Memory MoE 设计和验收说明

与旧实验代码的关系

仓库早期包含 evo_predict_agent/ 的 capability benchmark 实验，用来验证 baseline vs evolved 的能力提升。当前路演主线已经切到 EvoMate：面向真实 Codex/Claude/browser/mobile 工作流的 runtime evolution sidecar。旧实验仍保留为辅助资产，不再是主叙事。

安全边界

• .env.local 被 gitignore，真实 EvoMap key 不提交。
• memory/、assets/events.jsonl 默认忽略，避免提交本地会话和反馈流水。
• Hook sidecar 会 redaction 常见 token / secret 字段。