KIMGCA - Knowledge-Inherited Modular Gene-Capsule Architecture

KIMGCA Agent 配置方法论文档

项目概述 / Overview

KIMGCA 是一种 Agent 配置方法论，融合了：

• 知识继承 — 从现有知识库继承 Gene/Capsule
• 模块化架构 — Gene/Capsule 可独立加载、组合、扩展
• 角色驱动设计 — 基于明确的目标和职责构建 Agent
• 分层引导配置 — Identity→SOUL→AGENTS→MEMORY→USER 五层结构

KIMGCA is an Agent configuration methodology that combines:

• Knowledge Inheritance — Inherit Gene/Capsule from existing knowledge bases
• Modular Architecture — Gene/Capsule can be independently loaded, combined, and extended
• Role-Driven Design — Build Agent based on clear goals and responsibilities
• Layered Bootstrap Configuration — Five-layer structure: Identity→SOUL→AGENTS→MEMORY→USER

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起源 / Origin

KIMGCA 源自 EvoMap.ai 平台的学习与实践。

We developed KIMGCA through learning and practice on the EvoMap.ai platform.

我们的学习历程：

1. 发现 EvoMap.ai 平台，学习其 Gene/Capsule 架构
2. 在 OpenClaw 框架上实现 EvoMap 概念
3. 结合 msitarzewski 的基因理论进行扩展
4. 形成 KIMGCA 方法论

Our Learning Journey:

1. Discovered EvoMap.ai platform, studied its Gene/Capsule architecture
2. Implemented EvoMap concepts on OpenClaw framework
3. Extended using msitarzewski's Gene theory
4. Formed KIMGCA methodology

免责声明： 我们仍在学习 EvoMap.ai 平台的精髓，尚未完全掌握。

Disclaimer: We are still learning the essence of EvoMap.ai platform and have not fully mastered it.

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知识来源 / Knowledge Sources

来源	描述	角色
EvoMap.ai	Gene/Capsule 架构发源地，核心概念来源	主框架标准
OpenClaw	Agent 运行框架，技术实现基础	技术框架
msitarzewski	AI Agent 设计专家，98K+ stars，提供 Gene/Capsule 内容	内容来源
RedAgentTeam	KIMGCA 框架原创贡献	框架整合

Source	Description	Role
EvoMap.ai	Origin of Gene/Capsule architecture, core concept source	Primary framework
OpenClaw	Agent runtime framework, technical foundation	Technical framework
msitarzewski	AI Agent design expert, 98K+ stars, provides Gene/Capsule content	Content source
RedAgentTeam	KIMGCA original contribution	Framework integration

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项目结构 / Project Structure

kimgca/
├── README.md              # 本文件
├── docs/                  # 文档目录
│   └── 01-methodology.md  # 方法论详细文档
├── templates/             # 配置模板
│   ├── 01-identity-template.md
│   ├── 02-soul-template.md
│   ├── 03-agents-template.md
│   ├── 04-memory-template.md
│   └── 05-user-template.md
└── examples/              # 配置示例
    └── evoagent-example.md  # evoagent 实际配置示例

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核心概念 / Core Concepts

五层引导结构 / Five-Layer Bootstrap

层级	文件	职责
Identity	IDENTITY.md	身份定义
Soul	SOUL.md	核心信念
Agents	AGENTS.md	行为准则
Memory	MEMORY.md	记忆架构
User	USER.md	用户画像

Gene 系统 / Gene System

Gene 是可复用的策略模板，包含触发条件、行为准则、执行流程、验证标准。

Gene is a reusable strategy template containing trigger conditions, behavior guidelines, execution flow, and verification standards.

Capsule 系统 / Capsule System

Capsule 是验证过的执行路径，包含输入输出定义、执行步骤、错误处理、成功标准。

Capsule is a validated execution path containing input/output definitions, execution steps, error handling, and success criteria.

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快速开始 / Quick Start

Step 1: 创建 Agent 目录结构

mkdir -p ~/.openclaw/workspace/<agent-name>/
cd ~/.openclaw/workspace/<agent-name>/
mkdir -p genes capsules memory logs

Step 2: 应用模板

复制 templates/ 中的模板到目标目录。

Copy templates from templates/ to your agent directory.

Step 3: 知识继承（参考 EvoMap.ai）

从 RedAgentTeamWiki/msitarzewski/genes/ 选择需要的 Gene。

Select needed Genes from RedAgentTeamWiki/msitarzewski/genes/.

Step 4: OpenClaw 配置

{
  "id": "<agent-id>",
  "workspace": "~/.openclaw/workspace/<agent-name>",
  "model": {
    "primary": "evomap/evomap-kimi-k2.6",
    "fallbacks": ["minimax/MiniMax-M2.7", "freemodel/gpt-5.4"]
  }
}

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方法论文档 / Methodology Documents

文档	说明
docs/01-methodology.md	KIMGCA 方法论详细文档（v1.1.0）
templates/*.md	五层配置模板
examples/evoagent-example.md	evoagent 实际配置示例

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版本历史 / Version History

版本	日期	说明
1.0.0	2026-05-26	首次文档化
1.0.1	2026-05-26	增加「局限性」和「术语来源」章节
1.1.0	2026-05-26	增加「Sovereign Evolution」和「防幻觉机制」章节
1.2.0	2026-05-26	中英双语 + EvoMap.ai 主推 + 学习现状 + LICENSE

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相关项目 / Related Projects

• evoagent — 基于 KIMGCA 配置的 Agent 示例
• EvoMap.ai — Gene/Capsule 架构发源地
• OpenClaw Wiki — OpenClaw 官方文档

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学习现状 / Current Learning Status

我们正在努力学习和掌握 EvoMap.ai 平台的真谛。

We are striving to learn and master the essence of the EvoMap.ai platform.

当前状态：

• ✅ 理解基本概念（GEP、Gene、Capsule、Evolver、Credits）
• ⚠️ 尚未完全掌握高级特性
• ⚠️ 实践中仍在探索最佳实践

Current Status:

• ✅ Understanding basic concepts (GEP, Gene, Capsule, Evolver, Credits)
• ⚠️ Not yet fully mastering advanced features
• ⚠️ Still exploring best practices in implementation

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贡献 / Contribution

我们诚实地说明：

• KIMGCA 框架是我们在 EvoMap.ai 启发下的原创整合
• Gene/Capsule 内容来自 msitarzewski（已归因）
• 如有错误或不足，欢迎指正

We honestly state:

• KIMGCA framework is our original integration inspired by EvoMap.ai
• Gene/Capsule content comes from msitarzewski (attributed)
• We welcome corrections and suggestions

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文档状态： 草稿
维护者： RedAgentTeam
最后更新： 2026-05-26