Reflexio今天正式上线，做的是AI智能体的自我改进平台。它不靠人工调参，而是从真实用户对话里提取修正，再把这些修正转成可复用的规则。

规则不是拍脑袋留的

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团队会拿基准响应测试每一条规则，效果不行就直接弃用。这种“先试后留”的机制，让规则库不会越堆越臃肿。

目前客户部署后的数据很直接：任务失败率降低36%，对比响应质量提升47%。在GDPval上跑相似任务，token成本下降57%。

换句话说，智能体一边接真实流量，一边把踩过的坑变成下次不再犯的约束。省下的不只是钱，还有反复调试的时间。