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Wangcheng Tao 等发布 arXiv 论文 Skill$^\infty$，提出元 Agent 按元技能优化任务技能、并用同一流程优化元技能自身，使技能优化递归自我改进。元 Agent 诊断执行轨迹、提出候选、请求独立评审并分配搜索预算；元技能在多个任务上精炼后跨领域复用。在 SkillsBench 83 个任务上 pass rate 达 60.7%，高于人工精选技能的 56.4% 和 SkillEvolver 的 54.5%。
推荐理由：论文把技能优化本身也编码为可被改写的元技能，给出 83 个任务上与人工技能和 SkillEvolver 的对比数据。
Per Kristian Lehre 等提出分阶段管线，让智能体提出黑盒优化算法，用 Lean 证明期望运行时界并过滤缺陷设计。智能体给出的算法在 CycleUncover 问题达 O(n²)，而经典 (1+1) EA 需 e^Ω(n)；在 8 个问题类上，15 次运行中 12 次用前沿模型完成机器验证的运行时证明，消融显示去掉分阶段会导致照抄基线或证明不完整。
推荐理由：论文展示了分阶段管线让智能体在 Lean 中机器验证算法运行时证明，为无实证评估的开放式算法发现提供了可检验的替代路径。
Jun Gao 等人在 arXiv 论文 arXiv:2610.35616 中提出分层技能演化方法 HSE，从编码轨迹中逐层提炼跨仓库可迁移的程序性技能，整个过程保持底层编码模型冻结。该方法在 SWE-bench Verified 和 DeepSWE 上评测，仅用 SWE-Gym 演化出的 10 个技能，在 GLM-5.2（Pi 和 Claude Code harness）以及 GPT-5.5、Opus 4.8（Pi）的所有评测设置下均提升编码表现，并可通过学到的 evaluator 无需验证反馈进一步从目标基准轨迹演化技能获得额外增益。
推荐理由：论文提出从成功与失败轨迹中分层提炼可迁移技能的方法，并给出跨基准、跨模型、跨 harness 的验证结果。
论文提出 Misbehavior-driven RL（MiRL），针对终端智能体在长程任务中反复出现的错误行为做定向强化学习训练，从错误发生处启动 rollout，仅在通过测试且避免错误行为时给奖励。在 Qwen3.5-4B 上，八类错误行为占错误步骤的 52.1%；训练后在未见前缀上错误重复率平均降低 43% 到 57%，Terminal-Bench Lite 得分 51.8% 超过 TMax-4B 的 47.4%，Terminal-Bench 2.1 上 21.3% 对 20.6% 持平，rollout 用量仅为其 35%。
推荐理由：论文给出面向终端智能体的错误定向 RL 方法，附错误占比与基准对比数据，方法思路可迁移到其他长程任务训练。
论文提出在冻结的 VLM 外部搜索推理程序，借鉴 AlphaEvolve 的自主进化思路，由 LLM judge 依据训练题失败案例迭代改进代码。在 3 个 VLM 和 4 个科学图表基准上，描述性问题的精确匹配准确率平均从 16.6% 提升到 41.3%，单次最大提升 55.2 个百分点，进化后的程序还比基线快 3.8 倍。
推荐理由：论文说明相当一部分 VLM 图表问答错误来自推理管线而非模型本身，不改权重、只进化推理程序即可大幅提分。
论文提出 AutoTavern，一个由专业化 LLM 研究智能体组成的自改进系统，在 20 天内构建了炉石酒馆战棋的完整模拟器 TavernGym 和 23 个版本的 TavernAgent。TavernAgent 在天梯上自行完成对局，评分从 6,000 升至约 15,000，最近 20 场平均名次 1.60、80% 第一名，各项统计优于服务器前十玩家（2.34、59%）；配套 TavernBench 含 40 个场景共 960 个任务，TavernAgent 答对 91% 对局任务而前沿 LLM 至多 63%，0.03 秒内决策且实时回合内保持 90%。TavernBench 和 TavernGym 将开源。
推荐理由：论文用实测数据展示了自改进 LLM 智能体建系统的能力强于其直接对局能力，结论对 Agent 研究方向有参考价值。
Yue Huang 等人发布 RSI Arena 论文，让十个前沿模型作为训练智能体，各自从 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B Base 出发，在六天内用 1,000 GPU 小时和 $300 API 额度自主完成数据选择、训练与 checkpoint 选择。最强的 GPT-6 Astra 训练模型在 12 项能力基准上平均弥补了基座到 Instruct 差距的中位数 76%，人类偏好评分经长度与格式调整后接近 NVIDIA Instruct；第二阶段十个模型中八个的风格调整相对评分继续提升，但基准提升与偏好提升无明显关联，且一个模型在 StrongREJECT 上有害合规上升。
推荐理由：十个前沿模型自主后训练同一基座并接受人类盲评，还报告了有害合规上升的副作用，结果细节值得细看。
Zhipeng Chen 等人在 arXiv 发布 DeepEvolve，一个以未来事件预测为环境的可持续演化智能体系统，通过递归进化引擎把每次预测的推理轨迹转化为能力。在按周更新、以真实世界结果评估的 FutureX 榜单上连续三周排名第一，rating 最高提升 195%；在自建评测中于四个基座 LLM 上进入前三，领先最强基线最多 10.7 Bradley-Terry 分。论文 47 页，标注为进行中的工作。
推荐理由：论文以未来事件预测这一可持续演化的环境为基础研究递归自我改进，FutureX 榜单连续三周第一是可复核的外部结果。
研究者借助 AI 智能体框架 AI-greement 发现了面向地理分布式状态机的新共识协议 A-greement。在 5 或 9 副本的六种部署中，该协议在写密集和读密集负载下分别将地理分布式键值存储的平均延迟较最快基线降低 12.2% 和 33.3%，只读负载下持平。AI-greement 集成协议知识库、模块化实现骨架和基于 Lean 的验证框架，其形式化还发现了既有共识协议中多个此前未报告的漏洞；作者强调人类专家在搜索前后仍不可或缺。
推荐理由：原文给出 AI 智能体在 Lean 验证框架下发现新共识协议的完整方法与延迟数据，还附对既有协议漏洞的发现。
论文提出 Agent S4，一种自主计算机使用智能体，从任务经验中构建可演化的智能体界面：元智能体在无成功标签的合成任务轨迹上构建并修订界面与用法知识仓库，再通过基于种群的进化按未见验证任务的表现筛选。在 OSWorld V2 上，Agent S4 搭配 Qwen3.8-27B 与演化界面仓库取得 21.3% binary score，为固定界面同模型的 3.8 倍，高于 GPT-5.5（13.0%）和 Claude Opus 4.8（20.6%），成本约为后两者的 4.3% 和 1.5%；在 ScienceBoard 上同模型成功率从 41.4% 提升至 58.6%。代码已开源。
推荐理由：论文提出让智能体自主演化操作界面，用无标签轨迹和种群进化构建接口库，并给出 OSWorld V2 与成本对比数据。
论文追踪七个开源 RL 后训练框架的提交历史，并关联 2025 年 1 月至 2026 年 6 月的 6939 篇 arXiv 论文。在 1598 篇提出通用 RL 训练方法的论文中，只有 37 篇被至少一个框架纳入；每季度队列在 180 天内纳入数量稳定在 5 到 7 篇，而队列规模从 72 篇增至 386 篇。被纳入的论文更常训练 30B 及以上参数的策略（41% 对 10%），更常修改现有损失中的系数、clip、mask 或权重（29% 对 9%）；两个差距在剔除框架维护公司自身论文后依然成立，而代码开源比例在两组中相同。超过九成未被纳入的方法在框架 issues 中没有任何提及或引用。数据以追踪器形式发布，链接训练失败与框架实现并列出各框架贡献规则。
推荐理由：论文用提交历史量化了 RL 论文进入开源训练框架的真实比例，数据可帮助读者评估方法复现和框架选型的落差。
Zihan Chen发布arXiv论文（arXiv:2610.27610），对2026年10月冻结的114项递归自我改进（RSI）研究全文编码，其中90项自称RSI。结果显示90%报告了产品评估，但仅60%在选择未用任务上评估，仅22%审计两次以上完整循环；26项声称改进流程的研究中只有4项在同一起点和匹配预算下比较前后流程，作者据此提出将每项声明与对应评估设计绑定的报告标准。
推荐理由：论文用统一编码框架量化了RSI研究的证据缺口，指出可重复性和改进流程验证远弱于产品评估。
一篇 arXiv 技术报告系统研究物理递归自我改进（RSI）的机制、scaling 行为与泛化，提出 PhysRSI-eval，用首次尝试性能、效率、成功率、预算与失败改进五轴指标，在固定交互预算下评测多个 VLM 于 18 个操作任务。分析引出 Physical Barrel 假设，并从公开能力预测相对表现、从早期物理反馈预测后续进展两个角度做观测性 scaling 分析；工作区干预显示移除历史会降低后期成功率，而冻结工作区在未见布局上仍有效，说明场景特定适应与可复用经验可以共存。
推荐理由：论文用五轴指标量化物理 RSI 并给出观测性 scaling 分析，能帮助读者理解 VLM 智能体自我改进能力的来源边界。
论文提出 HarnessPro，一种无标注方法，通过 LLM 生成的测试评估候选框架，并用 Pareto 优化同时提升任务性能、降低执行成本。在 Terminal-Bench 2、SWE-Bench Pro 和 ProgramBench 上，用 GPT-5.5 加 Codex 时 heavy 模式相对 RHO 平均 pass-rate 提升 2.0 个百分点、单任务成本降低 26.1%，用 GLM-5.2 加 Claude Code 结果一致，并输出 lite、medium、heavy 三档框架供不同部署预算选用。
推荐理由：论文用无标注测试加 Pareto 选择同时优化 Agent 框架的性能与成本，给出与 RHO 的对照数据，方法可迁移到类似的框架自改进场景。
Rui Shi 等发布 arXiv 论文 WeAct，在冻结骨干上训练能力专属 LoRA 适配器，并把适配器选择加入 Agent 动作空间，用原生 tool-calling 接口按需组合能力。在 8 个 deep-research 基准上，Qwen3-32B 加 WeAct 比全量微调平均准确率高 6.2% 且计算更少，比最强静态 LoRA 合并方法高 27.5%，并支持不改动骨干的模块化持续扩展。
推荐理由：把适配器选择纳入 Agent 动作空间来缓解灾难性遗忘，在 8 个 deep-research 基准上给出了与全量微调的对比数字。
研究团队提出 DiscoveryRSI 框架，通过多智能体进化搜索构建假设树，用假设信用优化、harness replay 和 rediscovery 三种机制递归学习，并配套发布 DFM-Bench 评测假设质量与累计研究进展。四个生命科学领域中，两轮自改进后假设质量从基线 4.86 升至 5.39，可证伪性和数据可解性提升最大；专家评审中 DiscoveryRSI-27B 在假设重要性与论断合理性上高于 GPT-6 Luna，与模型截止日期后发表研究的对应率为 6.3%，高于 GPT-6 的 2.5% 和 Claude Opus 5 的 2.3%。
推荐理由：论文给出假设树自改进框架和假设质量的量化指标，可看到自动评测与专家评审两层验证结果。
论文提出技能演化中的认知分化方法 CDSE，把统一技能拆为 Meta、Experience、Tool、Script 四个功能组件，从成败轨迹中提取语义梯度并按功能角色做组件级更新与协调调用。对 500 个高分技能包的分析显示 96.8% 包含至少两种功能角色的知识；在六个基准、三个 Agent 模型、两种执行框架共 36 个设置中全部取得最高分，比 Base Agent 平均高 7.6 个百分点，比各设置最强对照方法平均高 2.6 个百分点。论文 22 页，编号 arXiv:2610.23599。
推荐理由：论文用功能分化思路改造 Agent 技能演化，并在 36 个实验设置中给出对比数据，方法对技能库维护有参考价值。
论文提出 LM2LM，用强化学习训练大语言模型生成语言模型改进提案，并以研究世界模型（RWM，一个冻结 LLM）从真实实验记录预测提案收益作为奖励，定期执行高排名提案以更新上下文保持反馈可靠。在八个自回归与扩散 LM 开发环境中，Qwen3.8-27B 经 LM2LM 训练后在留出任务上超越获得 300 条真实实验记录的 GPT-6-sol，数据生成成本降低 33%，并能泛化到训练未见的模型家族。论文链接 https://arxiv.org/abs/2610.23344v1
推荐理由：论文用研究世界模型替代真实训练反馈来训练改进提案模型，并给出跨八个环境与 GPT-6-sol 的对比数据，方法可参考。
ornith-ai 发布 Ornith-1.5-122B，一个 122B MoE 模型，将 Ornith-1.0 的自我改进循环扩展到联合优化任务生成、scaffold 构建和解题 rollout，通过强化学习持续生成训练任务并改进策略。模型支持 262,144 tokens 上下文（YaRN 缩放后约 1M），可单张 80GB GPU 部署，并提供量化 Mobile 变体。基准中 SWE-bench Verified（non-hack）84.5、TerminalBench 2.1 为 81.2，评测采用防 reward hacking 措施并以 Claude Opus 作为 judge。
推荐理由：模型卡同时给出多基准成绩与防 reward hacking 的评测细节，读者可对照同参数量级模型比较编码与智能体表现。
arXiv 论文提出 Cold-Start Failure-Only Evolution（CFOE），让 LLM Agent 在无先前经验、无外部评估信号的情况下只从失败交互中学习。跨三种自进化范式、多个 LLM 骨干和四个交互环境的实验发现一致的修复-泛化差距：失败经验能修复已失败任务，但对未见任务的持续改进有限；Agent 常误解失败，验证正确的经验也难迁移，而成功轨迹能显著提升泛化。
推荐理由：论文用统一框架量化了只从失败经验中学习的效果边界，指出修复与泛化之间的差距及成功轨迹的作用。