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Operational Morphology

The Embodied Cognition of Self-Modifying LLM Agents

Operational Morphology
This book is 100% completeLast updated on 2026-07-22

What happens when an LLM agent can rewrite its own prompts, tools, memory, and code? This 336-page open-source textbook introduces Operational Morphology — bridging embodied cognition and self-evolving AI agents.

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LLM agents are redefining the boundaries of artificial intelligence. But most agents are still "static" — their prompts, tools, memory, and code are fixed at deployment. What happens if we allow an agent to continuously modify its own prompts, tools, memory, and even code during execution?

This open-source graduate-level textbook introduces Operational Morphology — a formal framework that maps embodied cognition theory (4E Cognition, Enactivism, Extended Mind) onto LLM agents. Across 31 chapters and 336 pages, it covers:

  • Part I–II: LLM Agent foundations + embodied cognition theory
  • Part III: Self-evolving systems (self-modifying prompts, tools, memory, code)
  • Part IV: MorphAgent reference implementation + MorphBench evaluation
  • Part V: Safety, verifiable self-modification, and governance
  • Part VI: Appendices (glossary, math, experiments, 144 references)

Open source under CC-BY-NC-SA 4.0. GitHub: github.com/aidless/morphagent-textbook

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About the Author

Contents

Table of Contents

操作形态学:自修改 LLM 智能体的具身认知

Part I · 基础:LLM 智能体

第 1 章 · LLM 智能体时代

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 1.1 从语言模型到行动者
  5. 1.2 工具调用作为通用接口
  6. 1.3 反思与短期记忆
  7. 1.4 自进化 Agent 的边界
  8. 1.5 本书路线图
  9. 本章小结
  10. 推荐阅读
  11. 练习题
  12. 常见误区
  13. 参考文献(本章内)

第 2 章 · 智能体基础:感知、决策、行动、反馈

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 2.1 Agent 的四元组结构
  5. 2.2 控制论视角:开环与闭环
  6. 2.3 POMDP:部分可观察的世界
  7. 2.4 强化学习与 LLM Agent 的范式对比
  8. 2.5 本章小结与第 3 章预告
  9. 本章小结
  10. 推荐阅读
  11. 练习题
  12. 参考文献(本章内)

第 3 章 · 工具与函数调用

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 3.1 工具的本质:从 API 调用到结构化动作
  5. 3.2 JSON Schema:工具签名的形式语言
  6. 3.3 错误恢复:重试、降级、切换
  7. 3.4 三大协议对比:OpenAI / Anthropic / Google
  8. 3.5 工具描述工程:把工具变成 LLM 的“第一公民“
  9. 3.6 本章小结与第 4 章预告
  10. 本章小结
  11. 推荐阅读
  12. 练习题
  13. 参考文献(本章内)

第 4 章 · 提示词工程:从静态到动态

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 4.1 静态 prompt 的工程局限
  5. 4.2 OPRO:让 LLM 自身作为优化器
  6. 4.3 DSPy:把 prompt 编译为可签名
  7. 4.4 PromptAgent:用 MCTS 策略性搜索
  8. 4.5 自修改 prompt 的安全边界
  9. 4.6 本章小结与第 5 章预告
  10. 本章小结
  11. 推荐阅读
  12. 练习题
  13. 参考文献(本章内)

第 5 章 · 上下文工程与短期记忆

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 5.1 上下文窗口:LLM 的“工作记忆“
  5. 5.2 Token 预算与计费
  6. 5.3 Lost in the Middle:长上下文的陷阱
  7. 5.4 上下文压缩:LongLLMLingua 等方法
  8. 5.5 短期记忆的三种实现
  9. 5.6 本章小结与第 6 章预告
  10. 本章小结
  11. 推荐阅读
  12. 练习题
  13. 参考文献(本章内)

第 6 章 · 长期记忆与检索增强

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 6.1 长期记忆的三大类
  5. 6.2 MemGPT:把 LLM 当作操作系统
  6. 6.3 A-MEM:Zettelkasten 风格的动态记忆网络
  7. 6.4 检索增强生成(RAG):长期记忆的核心技术
  8. 6.5 O-Mem 与 Mem0:长期记忆的工程化方案
  9. 6.6 长期记忆的评测
  10. 6.7 本章小结
  11. 本章小结
  12. 推荐阅读
  13. 练习题
  14. 参考文献(本章内)

Part II · 具身认知与计算形态学

第 7 章 · 4E Cognition 简史

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 7.1 经典认知科学的反例
  5. 7.2 Gibson:affordance 与生态心理学
  6. 7.3 Embodied:身体对认知的塑造
  7. 7.4 Embedded:环境作为认知系统的一部分
  8. 7.5 Enacted:行动产生认知
  9. 7.6 Extended:延展心智假说
  10. 7.7 4E Cognition 阵营内的分歧
  11. 7.8 4E 与 LLM Agent 的映射
  12. 7.9 本章小结与第 8 章预告
  13. 本章小结
  14. 推荐阅读
  15. 练习题
  16. 参考文献(本章内)

第 8 章 · Enactivism 与自创生

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 8.1 生命-心灵连续性论题
  5. 8.2 Autopoiesis:生命的最小组织
  6. 8.3 Enaction:认知即行动
  7. 8.4 感觉运动理论:知觉是技能
  8. 8.5 Radical Enactivism:基本心智无内容
  9. 8.6 Enactivism 对 LLM Agent 的边界
  10. 8.7 本章小结与第 9 章预告
  11. 本章小结
  12. 推荐阅读
  13. 练习题
  14. 参考文献(本章内)

第 9 章 · Extended Mind 与延展心智

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 9.1 Otto 与 Inga:延展心智的思想实验
  5. 9.2 Parity Principle 的形式化
  6. 9.3 Active Externalism 三大论据
  7. 9.4 Adams & Aizawa 的反驳:non-derived content
  8. 9.5 Rupert 的“耦合-构成混淆“
  9. 9.6 第三波延展认知
  10. 9.7 延展心智与 LLM Agent:操作形态延展
  11. 9.8 本章小结与第 10 章预告
  12. 本章小结
  13. 推荐阅读
  14. 练习题
  15. 参考文献(本章内)

第 10 章 · 具身 AI 与机器人认知

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 10.1 经典 AI 的身体缺失
  5. 10.2 Brooks:subsumption 架构与“无表征智能“
  6. 10.3 Pfeifer:形态学与智能
  7. 10.4 Embodied Foundation Models:PaLM-E、RT-2、Octo
  8. 10.5 Embodied AI 与 LLM Agent 的关系
  9. 10.6 本章小结与第 11 章预告
  10. 本章小结
  11. 推荐阅读
  12. 练习题
  13. 参考文献(本章内)

第 11 章 · 当工具成为身体:操作形态假说

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 11.1 4E Cognition 的“身体“还差什么
  5. 11.2 操作形态的形式化
  6. 11.3 元控制器 U:谁修改 B
  7. 11.4 操作形态 vs enactivism vs extended mind
  8. 11.5 五个可证伪假设
  9. 11.6 实验验证设计
  10. 11.7 操作形态的可塑性边界
  11. 11.8 本章小结与第 12 章预告
  12. 本章小结
  13. 推荐阅读
  14. 练习题
  15. 参考文献(本章内)

Part III · 自进化系统

第 12 章 · 自修改提示词:从 OPRO 到 PE2

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 12.1 操作形态学的第一个应用:修改 P
  5. 12.2 OPRO:LLM 作为优化器
  6. 12.3 DSPy:把 prompt 编译为可签名
  7. 12.4 PromptAgent:用 MCTS 全局搜索
  8. 12.5 PE2:反射式进化
  9. 12.6 Prompt 自修改的 4 类安全风险
  10. 12.7 H1 的第一个验证案例
  11. 12.8 本章小结与第 13 章预告
  12. 本章小结
  13. 推荐阅读
  14. 练习题
  15. 参考文献(本章内)

第 13 章 · 自动工具创建与重构

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 13.1 操作形态学的第二个应用:修改 T
  5. 13.2 LATM:让 LLM 自己造工具
  6. 13.3 Voyager:无限增长的技能库
  7. 13.4 AFlow:工作流自动进化
  8. 13.5 EvoAgent:多 Agent 系统自动生成
  9. 13.6 AlphaEvolve:整个代码库作为进化对象
  10. 13.7 工具生命周期治理
  11. 13.8 H1 的第二个验证案例
  12. 13.9 本章小结与第 14 章预告
  13. 本章小结
  14. 推荐阅读
  15. 练习题
  16. 参考文献(本章内)

第 14 章 · 自适应记忆结构

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 14.1 操作形态学的第三个应用:修改 M
  5. 14.2 MemGPT:把 LLM 当作操作系统
  6. 14.3 A-MEM:Zettelkasten 风格的动态记忆网络
  7. 14.4 O-Mem:主动用户画像与层级检索
  8. 14.5 Mem0:工业级记忆层抽象
  9. 14.6 记忆一致性与冲突解决
  10. 14.7 记忆衰减与遗忘机制
  11. 14.8 H1 的第三个验证案例
  12. 14.9 本章小结与第 15 章预告
  13. 本章小结
  14. 推荐阅读
  15. 练习题
  16. 参考文献(本章内)

第 15 章 · 自我改写代码

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 15.1 操作形态学的第四个应用:修改 C
  5. 15.2 Self-Debug 与 Self-Repair:早期自修改代码
  6. 15.3 CodeAct:用 Python 代码作为统一动作
  7. 15.4 SICA:自改写 Coding Agent
  8. 15.5 Gödel Agent:自指自改进
  9. 15.6 AlphaEvolve:代码库级进化
  10. 15.7 Darwin Gödel Machine:开放式进化
  11. 15.8 代码沙箱:自修改代码的安全边界
  12. 15.9 H1 的第四个验证案例
  13. 15.10 本章小结与第 16 章预告
  14. 本章小结
  15. 推荐阅读
  16. 练习题
  17. 参考文献(本章内)

第 16 章 · 跨组件协同自进化

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 16.1 操作形态学的第五个应用:联合修改
  5. 16.2 Joint-Independent vs Joint-Coordinated
  6. 16.3 协同演化的超加性收益
  7. 16.4 MorphAgent 协同架构
  8. 16.5 H1 的完整 5 案例验证
  9. 16.6 H2 协同演化的形式化
  10. 16.7 联合自修改的工程挑战
  11. 16.8 本章小结与第 17 章预告
  12. 本章小结
  13. 推荐阅读
  14. 练习题
  15. 参考文献(本章内)

第 17 章 · 元控制器设计

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 17.1 元控制器的核心地位
  5. 17.2 三种实现范式:MCTS、贝叶斯、进化
  6. 17.3 元控制器的输入/输出/评估函数
  7. 17.4 元控制器的算法设计
  8. 17.5 元控制器的安全治理
  9. 17.6 H1 完整 5 案例对 U 的需求
  10. 17.7 本章小结与第 18 章预告
  11. 本章小结
  12. 推荐阅读
  13. 练习题
  14. 参考文献(本章内)

Part IV · 系统实现

第 18 章 · MorphAgent 参考实现

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 18.1 MorphAgent 的整体架构
  5. 18.2 5 大子系统的功能划分
  6. 18.3 主循环伪代码
  7. 18.4 4 个组件修改器的接口
  8. 18.5 端到端部署
  9. 18.6 开源发布与社区
  10. 18.7 本章小结与第 19 章预告
  11. 本章小结
  12. 推荐阅读
  13. 练习题
  14. 参考文献(本章内)

第 19 章 · 评测方法学:MorphBench

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 19.1 MorphBench 的设计目标
  5. 19.2 5 类环境干预
  6. 19.3 7 个实验组
  7. 19.4 5 个核心评测指标
  8. 19.5 完整 H1 + H2 验证设计
  9. 19.6 统计分析与显著性检验
  10. 19.7 MorphBench 的发布与社区
  11. 19.8 本章小结与第 20 章预告
  12. 本章小结
  13. 推荐阅读
  14. 练习题
  15. 参考文献(本章内)

第 20 章 · 调试与可观测性

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 20.1 可观测性三大支柱
  5. 20.2 OpenTelemetry 集成
  6. 20.3 自修改因果归因
  7. 20.4 自修改调试工作流
  8. 20.5 Langfuse 集成
  9. 20.6 可观测性与运营成本
  10. 20.7 本章小结与第 21 章预告
  11. 本章小结
  12. 推荐阅读
  13. 练习题
  14. 参考文献(本章内)

第 21 章 · 部署与运维

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 21.1 MorphAgent 的部署挑战
  5. 21.2 CI/CD 流水线
  6. 21.3 灰度发布与影子流量
  7. 21.4 SLO 与监控告警
  8. 21.5 灾难恢复
  9. 21.6 自动回滚
  10. 21.7 本章小结与 Part V 预告
  11. 本章小结
  12. 推荐阅读
  13. 练习题
  14. 参考文献(本章内)

Part V · 治理、伦理与未来

第 22 章 · 安全性与对抗鲁棒性

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 22.1 自修改 Agent 的 4 类安全威胁
  5. 22.2 Prompt Injection 防御
  6. 22.3 Sandbox 设计与实现
  7. 22.4 Output Filtering
  8. 22.5 Trust Boundary 与可审计性
  9. 22.6 红队测试
  10. 22.7 本章小结与第 23 章预告
  11. 本章小结
  12. 推荐阅读
  13. 练习题
  14. 参考文献(本章内)

第 23 章 · 可验证自改

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 23.1 验证三重保障
  5. 23.2 Sandbox 测试
  6. 23.3 Property-Based Testing
  7. 23.4 形式化验证
  8. 23.5 SMT Solver 应用
  9. 23.6 验证流水线集成
  10. 23.7 本章小结与第 24 章预告
  11. 本章小结
  12. 推荐阅读
  13. 练习题
  14. 参考文献(本章内)

第 24 章 · 经济、伦理与社会影响

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 24.1 自修改 Agent 对就业市场的影响
  5. 24.2 知识产权与所有权
  6. 24.3 责任归属与法律
  7. 24.4 AI 治理框架
  8. 24.5 公平性与可及性
  9. 24.6 伦理设计原则
  10. 24.7 本章小结与第 25 章预告
  11. 本章小结
  12. 推荐阅读
  13. 练习题
  14. 参考文献(本章内)

第 25 章 · 开放问题与未来工作

  1. 学习目标
  2. 先修知识
  3. 章节地图
  4. 25.1 10 个开放问题
  5. 25.2 5 年路线图
  6. 25.3 操作形态学在 AGI 研究中的位置
  7. 25.4 理论、工程、社区三层并行
  8. 25.5 读者贡献指南
  9. 25.6 总结与展望
  10. 25.7 本章小结
  11. 本章小结
  12. 推荐阅读
  13. 练习题
  14. 参考文献(本章内)
  15. 全书最终交付

Part VI · 附录

附录 A · 术语表

  1. 附录 A 导读
  2. A.1 核心概念
  3. A.2 算法与系统
  4. A.3 理论与哲学
  5. 附录 A 小结
  6. 本附录小结
  7. 推荐阅读
  8. 练习题
  9. 参考文献(本章内)

附录 B · 数学基础

  1. 附录 B 导读
  2. B.1 概率论基础
  3. B.2 优化基础
  4. B.3 信息论
  5. B.4 强化学习基础
  6. B.5 贝叶斯推理
  7. 附录 B 小结
  8. 本附录小结
  9. 推荐阅读
  10. 练习题
  11. 参考文献(本章内)

附录 C · 工具与库速查

  1. 附录 C 导读
  2. C.1 LLM Agent 框架
  3. C.2 提示词优化库
  4. C.3 记忆系统
  5. C.4 工具与可观测性
  6. 附录 C 小结
  7. 本附录小结
  8. 推荐阅读
  9. 练习题
  10. 参考文献(本章内)

附录 D · 教学实验清单

  1. 附录 D 导读
  2. D.1 Part I 基础实验(6 个)
  3. D.2 Part II 具身认知实验(6 个)
  4. D.3 Part III 自进化实验(8 个)
  5. D.4 Part IV 系统实现实验(5 个)
  6. D.5 Part V 治理实验(5 个)
  7. 附录 D 小结
  8. 本附录小结
  9. 推荐阅读
  10. 练习题
  11. 参考文献(本章内)

附录 E · 练习题答案

  1. 附录 E 导读
  2. E.1 Part I 基础答案
  3. E.2 Part II 具身认知答案
  4. E.3 Part III 自进化答案
  5. E.4 Part IV 系统实现答案
  6. E.5 Part V 治理答案
  7. 附录 E 小结
  8. 本附录小结
  9. 推荐阅读
  10. 练习题
  11. 参考文献(本章内)

附录 F · 参考文献总目录

  1. 附录 F 导读
  2. F.1 基础与综述
  3. F.2 自修改 Agent
  4. F.3 提示词与代码
  5. F.4 记忆与工具
  6. F.5 认知科学
  7. F.6 安全与治理
  8. F.6 其他关键文献
  9. 附录 F 小结
  10. 本附录小结
  11. 推荐阅读
  12. 练习题
  13. 参考文献(本章内)

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