按兴趣浏览，循来源深入。
quqxui 发布 RSI-Flow，一个外部运行时，用任务经验来构建和评估对 Agent 提示词、工作流等可编辑产物的改进。它按固定评测协议对比原版与候选版本，采纳通过的修改并支持回滚，改进流程分六个阶段，任务执行、提案生成和评测使用独立组件，已集成 Pi、DeepSeek Harness、Harbor / Terminus-2、Codex，采用 MIT 许可证。
推荐理由：README 说明了基于任务经验的六阶段改进流程与评测对比、回滚机制，读者可以据此评估是否复用到自己的 Agent 工作流。
作者发布 AgentDescent 框架与配套论文，用并行 worker 提出 diff、无屏障聚合器合并冲突的方式做智能体技能、提示词与 harness 的自进化。实测在 GLM-5.2 的 BBH dyck_languages 设置中 keyed union 合并 0/48、reflective merge 42/48，串行控制下中位加速 6.8×，模型调用减少 40%；HotpotQA 40 条数据上 held-out exact match 从 0.167 升到 0.583。内置 20 个已发表算法端口（GEPA、ACE 等）与 Claude Code 等 Agent 插件接口，仓库为研究参考实现，文档见 birfy.github.io/agentdescent。
推荐理由：原文给出各指标的实测设置与置信区间，并声明只在不达显著时如实报告，读者可自行核对每个结论的适用条件。
atakanerdim 发布 agent-company 仓库，12 个 AI 智能体组成一家自主运行的公司，通过无人批准即可自动合并的 pull request 发布足球比分预测、互评工作、改写自己的提示词和网站，人类仅作观察者。每日 GitHub Actions cron 按排班唤醒值班智能体，CI 运行测试、dry run 与内容扫描；kernel/ 与 .github/workflows/ 不可被任何智能体修改，外观改动受 SCHEMA 与 tests/test_appearance.py 约束。模型走免费额度，故障时如实记录错误而不编造输出；在线站点为 https://atakanerdim.github.io/agent-company/ 。
推荐理由：项目用固定 kernel、schema 测试和自合并 PR 构建了一套可观看的智能体自我修改边界机制，方法对多智能体部署有参考。
DaizeDong 在 GitHub 发布 self-evolve，通过 profile、reflect、propose、patch、evaluate、accept 的循环，在 Git worktree 中评测候选改动并以证据决定是否接受。工具冻结评测规则防止通过删任务或自评提分，支持 A（执行测试）、B（独立验证事实）、C（提供测量）三类证据模式，提供 CLI 的 doctor、init、run、status 命令，要求私有 Git 伴生存储，MIT 协议。
推荐理由：原文讲清了自我改进循环如何用固定评测契约和证据化验收来防止改任务、删难题、自评刷分。
fightheyyy 在 GitHub 开源 xiaobaOS，一个 IM-native AI 同事 Runtime，Base 负责沟通派工，八个默认 Role（EngineerCat、BrowserCat、GuiCat、SecretaryCat、UserCat、InspectorCat、ReviewerCat、EvolutionCat）接管执行并交付文件、消息和证据。
推荐理由：原文详细给出了角色分工、Trace 证据链和受控进化的验收流程，读者可以了解一个可审计的 AI 同事系统怎么搭。
Neural Magic 在 GitHub 开源了 Crucible，一个把 Agent 工作组织成声明式任务图的执行引擎，用 Starlark 编译为静态计划，在单个 Git 工作区内按成本预算执行。它提供 playbook 和 autoresearch 两条通道，后者把任务图包进提出修改、judge 打分、保留或回滚的优化循环；文中还解释了不采用 Argo Workflows 或 Tekton 的原因，并给出安装命令、manifest 配置和 counter 等示例。项目以 MIT 或 Apache 2.0 双许可证发布。
推荐理由：README讲清了以Starlark声明任务图、在Git工作区内带预算执行Agent任务并配评审回环的做法，也解释了为何不用Argo或Tekton。
作者发布 OpenClaw 插件 Refine Cycle，跨会话追踪 Agent 反复出现的失败工具调用，将同类错误归纳为指纹并让模型写一条简短教训供后续会话使用。在120个新任务上，首次调用正确率从无插件时的8%提升到91%，10个可学习场景全部生成了教训，由两家不同公司的 AI 评分者判定有用。插件每日最多调用模型三次，不使用自带密钥，不编辑 AGENTS.md、SOUL.md、skills 或记忆，教训存放在本地插件文件夹，可通过 /refine list、/refine audit 和 /refine delete 管理。需 OpenClaw 2026.9.5 及以上版本，从 ClawHub 安装。
推荐理由：作者用120个测试任务给出插件启用前后8%到91%的对比数据，并公开了测试方法和原始数据供核查。
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。