Reflexio

产品简介 Reflexio 是一个专为 AI Agent 设计的持续学习平台，核心理念是：Agent 不应该在同一个错误上反复失败。平台从 Agent 与用户的真实对话中自动提取改进信号——用户纠正了什么、哪些路径走不通、哪些问题解决得干净利落——并将这些信号转化为 Agent 可以复用的行为规则（learnings），应用到后续每一次对话中。每个 learning 都可审计、可撤回、可按需批准，整个过程无需重新训练模型，也不需要推翻现有的 Agent 架构。 核心功能 自我改进闭环 Reflexio 在每次 Agent 对话结束后自动提取改进信号，将用户纠正和成功案例转化为结构化 learning。这些 learning 会被写入 Agent 的上下文中，下次遇到类似场景时 Agent 会自动参考。与一次性训练不同，这些 learning 是动态的——当产品策略或业务流程发生变化时，Reflexio 会用新对话中的证据覆盖旧 learning，确保 Agent 始终跟随最新规则行动。 证据驱动的 Learning 调优 每个 learning 都会追踪其在新对话中的实际表现：哪些 session 因为这个 learning 得到了改善，哪些 session 中它反而造成了干扰。Reflexio 根据这些真实证据持续优化 learning 内容，确保每一条规则都是经过验证的。 可量化的改进指标 Reflexio 追踪三个核心指标：问题是否被解决、用户是否需要纠正 Agent、问题最终是否升级到人工客服。这三个指标直接反映 Agent 对用户的实际价值改进，而非技术层面的替代指标。 全链路审计与控制 任何 learning 都可以打开查看其内容、来源证据和优化历史。支持直接重写、批准、拒绝或删除操作——被拒绝的 learning 立即停止使用。如果希望 Agent 只能使用经过人工批准的 learning，打开相应设置即可，完全由业务团队掌控。 多平台集成 Reflexio 提供 Python SDK、REST API 和独立 CLI，最快可以在 10 行代码内完成集成。官方提供了面向 Codex、Claude Code 和 Cursor 的可移植 Skill（github.com/ReflexioAI/reflexio），coding agent 可以直接运行该 Skill 完成自我改进闭环的集成，无需人工介入。 行为学习可视化 每个 learning 都附有触发条件说明和应用效果记录，团队成员可以在界面上清晰看到 Agent 在哪些场景下学到了什么，以及学到的内容如何改变了实际对话结果。 特色优势 Reflexio 最大的差异化在于它不需要重新训练模型或改变 Agent 底层架构。它是在现有 Agent 之上的一层行为学习系统，通过改变 Agent 的上下文内容来改善其行为。这意味着已有的 AI 应用可以在不重新部署模型的情况下直接获得自我改进能力，集成成本极低。另一个显著优势是其 learning 具备时间维度——旧 learning 在新证据出现时会被自动淘汰，这解决了传统知识库中过时规则长期占用上下文的难题。 应用场景 客服 Agent 质量提升：从真实退款对话中自动学习「一次性检索用户所有异常账单」的行为，避免多次往返，大幅缩短平均解决时长。 AI 编程助手行为校准：coding agent 在修复 Bug 时总是漏掉某些边界条件，Reflexio 从失败的重写尝试中提取规则，让下一次重写直接覆盖完整。 销售 Agent 话术优化：在销售对话中自动识别导致用户流失的表述模式，学习后让 Agent 主动换用更高转化率的话术。 企业内部知识助手：当员工多次纠正助手的答案格式或信息范围时，Reflexio 将这些偏好转化为 learning，后续回答自动对齐。 适用人群 AI 应用开发者、产品负责人、客服运营团队、DevOps 工程师，以及需要在生产环境中持续优化 AI Agent 行为的企业团队。 出品方 Reflexio 由 ReflexioAI 团队开发维护，GitHub 仓库位于 github.com/ReflexioAI/reflexio。 定价方案 Free 套餐：每月 10 万输入 Token、100 个 learning 生成量、1000 次搜索请求，免费试用 30 天 Pro 版。 Pro 套餐：299美元每月，每月 1000 万输入 Token、1 万个 learning 生成量、10 万次搜索请求。 BYOC 自托管：支持在 AWS、GCP 或 Azure 上完全自托管，数据不离开自有基础设施。