clawdbot的reflexion机制通过五步实现精准自我修正：一、多维度自动反思；二、长程任务分步隔离修正；三、工具失败后策略级重规划；四、错误归因与人工干预锚点；五、闭环验证驱动终止。
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如果您在使用Clawdbot执行任务时发现AI生成结果存在事实偏差、逻辑断点或目标偏离，这并非模型失效，而是Reflexion机制正在触发自我修正流程。Clawdbot的“自我修正”能力并非简单重试，而是在Qwen3-32B驱动下，对推理链进行结构化回溯与可验证重生成。以下是验证该能力强度的具体路径：
一、基于多维度评估标准的自动反思
Clawdbot的Reflexion机制在每次响应后立即启动内部评估模块，依据预设的三项硬性校验指标进行逐项扫描：事实一致性（fact_consistency）、目标对齐度（goal_alignment）和自指错误（self_referential_error）。任一指标未通过即触发重生成，且最多允许两次重试，确保修正过程可控不发散。
1、打开Clawdbot控制台，在左侧导航栏点击“Reflexion Settings”进入配置界面。
2、确认config.yaml中reflexion.enabled为true，且criteria列表包含上述三项校验项。
3、观察日志面板中每轮响应后的[REFLECT]标记，其后紧跟各指标的布尔判定结果（PASS/FAIL）。
二、长程任务中的分步隔离修正
在多跳推理类任务中，Clawdbot将整体目标拆解为原子步骤，并为每步设定独立验证条件。某一步骤失败时，仅该子任务被标记为待重试状态，其余已完成步骤的结果被缓存复用，避免全链路回滚。这种“局部修正+状态继承”机制显著提升复杂任务的容错率。
1、在Web Chat中输入一个多跳问题，例如：“从《2025年国家能源统计公报》摘要中提取风电装机容量，再比对《2024年电力行业白皮书》中对应数值，判断增长是否超12%。”
2、查看响应流右侧的“Step Trace”面板，识别哪一步骤显示为red status（如“Step 2: Extract value from Whitepaper”）。
3、系统自动锁定该步骤输入源与解析规则，在不重跑Step 1的前提下，仅对该步调用Qwen3-32B重新推理。
三、工具调用失败后的策略级重规划
当AI因权限、路径或参数错误导致Shell命令执行失败时，Clawdbot不会仅修改命令字符串，而是调用Qwen3-32B对原始目标进行再解析，生成替代执行路径。例如：若ls /proc/sys/net/ipv4/conf/all/rp_filter返回Permission denied，系统将自动切换为读取/proc/sys/net/ipv4/conf/default/rp_filter并验证其语义等价性。
1、在聊天框中发送指令：“检查当前系统反向路径过滤是否启用”。
2、若首次调用失败，观察控制台中出现“Fallback Plan Generated”提示。
3、点击该提示旁的“View Alternative Path”按钮，查看系统生成的三个备选验证方案及其可行性评分。
四、错误归因与人工可干预锚点
每次修正均生成结构化归因报告，明确标注错误类型（如“外部数据源时效性不足”、“正则表达式未覆盖边界值”），并在Web界面提供“Inject Correction”按钮。用户可在此插入精准指令片段，强制覆盖某次子步骤的输出，使AI在后续推理中将该注入内容视为已验证事实。
1、在响应末尾找到灰色小字“[Error Attribution: regex missed IPv6 address format]”。
2、点击右侧“Inject”图标，弹出文本框。
3、输入“IPv6地址格式应匹配 /^[0-9a-fA-F:]+$/，请重试提取”，按回车确认。
五、闭环验证驱动的终止条件
Clawdbot不以“生成完成”为终点，而以“验证通过”为出口。每次重生成后，系统自动运行预置校验脚本（如JSON Schema校验、数值范围断言、哈希一致性比对），仅当所有断言返回true才向用户呈现最终结果。若两次重试后仍失败，则返回带错误码的结构化失败包，而非模糊提示。
1、在config.yaml的reflexion段落中添加custom_assertions字段，填入自定义断言脚本路径。
2、发起一个需输出JSON格式的任务，例如：“生成符合RFC 8259标准的设备配置清单”。
3、观察响应头部是否出现“✅ Assertion passed: json_schema_valid”标识。
