按兴趣浏览，循来源深入。
wehnsdaefflae 发布 routine-scheduler，一个自托管的定时 LLM Agent 任务控制台，提供 Web UI 实时查看对话并可在运行中干预。每个 routine 由指令、工作流和排期组成，独立存于 git 仓库，运行在 provider 无关引擎上，util 子进程受 Landlock 沙箱限制；系统通过 routine-improver、self-audit 等 meta routine 基于 outcome 数据自我改进，支持 OpenAI 兼容 API 与 Anthropic Messages API，Web UI 位于 http://127.0.0.1:8321。
推荐理由：原文详细说明了沙箱隔离、outcome 门控的配方回滚和 Landlock 机制，读者可以据此评估这套自托管 Agent 调度器的安全与自改进设计。
jagones84 发布 Longrun，一个自托管 AI Agent harness，提供浏览器 UI、工具会话、任务图、团队编排、HTTP/SSE API 和 CLI，需 Python 3.10+，支持 Windows 与 Linux x86_64/ARM64。核心设计为 Nucleus 受保护核心与 Matrix 可热编辑区分离，Matrix 文件改动无需重启即生效，可通过 promote_to_nucleus 经测试、开关、checkpoint、提交四道门控晋升进核心；支持 OpenRouter、Ollama、llama.cpp、LM Studio 等本地或托管模型，含会话记忆、代码库索引与跨会话 Knowledge Base，AGPL-3.0 许可，验收测试 223/223 通过。
推荐理由：README 详述了 Nucleus/Matrix 双区自扩展机制与四道晋升门控，读者可以据此评估这个自托管 Agent 框架的工程设计。
开发者 4FR41D 在 GitHub 开源手机优先的 PWA 应用 evrim，集成聊天记忆、间隔重复学习、GitHub 仓库操作和 37 工具的智能体循环，可无密钥免费运行（Groq / OpenRouter / Google Gemini 免费层）。其元学习机制在每次回复后提取规则并写入系统提示词，v78 起研究实验室每 6 小时用独立 LLM 评审打分，v79 起可自动测量并改写自身模型路由代码，所有修改需通过 node --check、esbuild 和 334 项测试的回归门槛，失败自动回滚，支持 SmolLM2-135M / Gemini Nano / WebLLM 完全离线运行。
推荐理由：这个仓库给出了从手机端搭建带记忆、自我改进循环和自动评测回滚机制的 AI 助手的完整实现，方法可迁移到类似项目。