新闻、仓库与研究，按时间排列。
pi2 是基于 Pi Durable 的 Harness² 实现：给它一个任务和工作区，它会执行任务并提议改进 harness，在新的工作区副本上测试每次改动，保留最优结果并记录经验供后续任务使用，不改动模型权重。需 Node.js 22.19 或更新版本，通过 npm 安装运行，用 PI2_MODEL 或 --model 指定模型，状态保存在 ~/.pi2/，不会写回原始工作区。该项目改编自 Google 的 Harness²（Apache-2.0），Pi 依赖包为 MIT 许可，插件和脚本以本地代码运行，pi2 本身不是沙箱。
hiloopai/piloop 在 GitHub 发布，可对任意 git 仓库运行 autoresearch：多个 coding agent 在各自 git worktree 里并行尝试想法，piloop 对每个 commit 运行用户指定的 evaluate 命令评分，只有超过当前最优且具统计置信度的改动才保留。enwik8 示例中，Claude Code agent 经 10 轮 implementer 运行、用时 1.6 小时，将 Wikipedia 前 10 MB 压缩从 zlib 的 3,688,770 字节降至 2,361,893 字节（-36%）。
推荐理由：piloop 把多个 coding agent 的并行尝试变成按 commit 评分、只保留胜者的自动研究流程，并给出 enwik8 实测压缩数据可作参考。
xuen 是一个 TUI 研究循环工具，只调用外部 agent（如 opencode）完成思考：每轮从词库纯随机抽取灵感词拼入提示词，由 agent 覆盖想法区/产物区。轮次守卫默认启用，每轮快照候选并经测试（pytest/make/npm/go）或用户/AI 评分验证后才晋升最佳，失败即还原；支持 inf 无限循环，prompt.max_state_chars 默认 60000 限制提示词增长。
GitHub 新仓库 AutoQuant 是一个把已发表的量化研究观点转化为清晰、可证伪回测的研究工作区，首个研究管线为 Quantocracy Lab。该管线用 Python 从 Quantocracy、Cboe Insights 和 arXiv 收集文章与论文，经 LLM 提示词评估可回测性后转为策略规格，再以隔离进程、超时受控的方式批量回测，各阶段独立且可断点续跑。可复用资产包括 Python 管线、LLM 提示词、策略规格模板和示例策略，数据源、价格缓存与生成报告均不进入 Git。
一个基于 Claude Code 的自主研究循环正在尝试破解 CIA 总部 Kryptos 雕塑未解的第四段密文 K4，每次实验预先登记假设、在冻结 harness 上运行并保留完整记录。截至 2026-10-18 已完成 12 个密码族 198 次实验、16 次 pivot，尚未破解；成功标准是可复现程序将 97 字母密文还原为含 EASTNORTHEAST 与 BERLINCLOCK 的英文并可正向再加密。
一项研究提出用 LLM 驱动的进化程序搜索来改进生成式检索（GR）中的语义标识符设计，据称是该方法首次应用于 GR。框架使用本地部署的开源 31B 模型变异可执行组件，并以 1M 参数代理解码器替代反复训练 1B 目标生成器提供快速反馈，代理与目标 Recall@100 的 Spearman ρ 达 0.90。在 NQ320K 上，联合进化 SID 构建与碰撞处理将 Recall@1 从 55.8% 提升至 59.3%，Recall@100 从 85.8% 提升至 90.6%。
Gaotang Li 等人在 arXiv 论文 arXiv:2610.28380 中提出 Object-Oriented Harness（OO-Harness），通过面向对象设计演化出可执行的 harness 类层级，训练时由演化 agent 依据执行记录以继承方式生成专用 harness 子类，测试时由 harness router 结合训练积累的路由经验为每个任务选择 harness。在涵盖业务流程、工作区任务和工具使用的三个长程基准上，OO-Harness 取得对比方法中的最佳表现，较基线绝对提升最高 15%，并附有对核心组件的消融研究。
Ornith 团队发布 Ornith-1.5-122B，一个基于 Qwen3.5 与 Gemma4 继续预训练、mid-training 和 post-training 构建的 122B 模型。该模型将自我改进循环从 scaffold 与 rollout 优化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新训练任务并改进策略，不依赖人工策划的固定任务集。
renard8220 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch 循环、结构化反馈循环、自改写源码的 HyperAgent 循环、以及代码 Agent 与测试 Agent 对抗共进化的 Arena Loop（含 1v1 和 4-agent 锦标赛）。实验显示固定基准会造成虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得 90-100% 但在对抗套件降到 62-66%，Arena Loop 稳定在 70%；Feedback Loop 性价比最好，snake 得 31.1 分且每任务成本 $0.03 仅为 Arena（$0.63）的 1/20。
ewa396 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch Loop、带结构化反馈的 Feedback Loop、可重写自身源码的 HyperAgent Loop，以及代码 Agent 与测试 Agent 对抗共演化的 Arena Loop（含 1v1 和 4 Agent 锦标赛两种形态）。
Daan75002 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码智能体分为四级，从 AutoResearch Loop、结构化反馈循环、重写自身源码的 HyperAgent Loop，到代码智能体与测试智能体对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准会造成虚假信心，三级方案在 email validation 原测试得 90-100%，换到对抗测试套件降至 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 在性能与成本上最划算，每个任务 $0.03 仅为 Arena Loop 的约 1/20。框架支持自定义任务、断点续跑，完整结果见 experiment-results.md。
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。
RanchoTao 发布 MathForge，一个以“先验证、后宣布”为原则的研究型数学探索框架，支持人类研究者、语言模型与形式化证明助手协作，区分生成假设与已确立结果。目前该仓库为私有预发布状态，截至 2026-10-20 仅包含品牌资产、文档、经审阅的合成 CORE 源码及 CI 工作流（PR #1），未来 Core 计划采用 Apache-2.0 许可开源，但版权清理仍在进行中。
imlizhuowei 在 GitHub 发布 realgain，一个仅依赖 numpy 的轻量工具包，通过读取评估日志逐项分解自我改进 AI 系统保留改动的收益来源，区分任务噪声、运气、对选择任务的过拟合、LLM 评分偏差和 grader 访问，并输出 REAL、SCORE ONLY、LUCK、GRADER ACCESS 等判定。实测示例中 AFlow 公开日志的 30 个接受改动仅 8 个超出任务噪声且因无 held-out 任务不可核查，DGM 在 SWE-bench 的 89 个归档步骤仅 3 个超出噪声；模拟测试中误判 REAL 的比例不超过 2.2%，30 个 held-out 任务仅能发现 8% 的真实增益，100 个可达 71%。
推荐理由：原文给出真实日志上的判定示例和工具自身的误报率校准数据，读者可以据此检验自我改进系统的收益是否经得起独立核查。
GretaHall62 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，将自我改进代码智能体分为四级：AutoResearch 循环、带结构化审稿反馈的 Feedback Loop、重写自身源码的 HyperAgent Loop、以及代码智能体与测试智能体对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准造成虚假信心，Level 1-3 在邮件验证原始测试上得 90-100% 但在对抗套件上降至 62-66%，Arena Loop 稳定在 70%；Feedback Loop 是性价比最优，在 support 任务上与 Arena Loop 得分相近但成本低约 20 倍（$0.03 vs $0.63 每任务）。
jackleone329 发布 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码智能体分为四级，从最简单的 AutoResearch 循环到带自改写代码与对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准易造成虚假信心，Level 1-3 在 email_validation 原测试上得分 90-100%，但在对抗套件上降至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最好，snake 得分 31.1、成本 $0.03 每任务，约为 Arena Loop 的 1/20。仓库支持断点续跑、自定义任务接入，并提供终端内观看 Snake AI 对局的播放工具。
同一新闻，精选展示《geraldduong096 开源 self-improving-agents 框架，分四级实现自我改进代码智能体》
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。
作者发布 self-improving-agents 开源仓库，将自我改进代码智能体分为四级，从 AutoResearch 循环、结构化反馈循环、自重写源码的 HyperAgent 循环到对抗共演化的 Arena 循环。实验显示固定基准会带来虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得 90-100%，面对 Arena 对抗套件跌至 62-66%；Feedback Loop 在蛇游戏 31.1 分优于 Arena 的 29.2，且成本低 20 倍（每任务 $0.03 vs $0.63）；Arena Loop 在客服任务的 28 个对抗问题上得 78.16 分并逐轮提升。
推荐理由：作者用跨四级实验数据比较了四种自我改进 Agent 循环，指出固定基准会造成虚假信心，结论可供选型参考。
Alekseev3387 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自我改进代码 Agent 分为四个层级，从最简单的 AutoResearch Loop 到带自我改写与对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准会制造虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原始测试上得 90-100%，换到对抗测试集跌至 62-66%；Feedback Loop 是性价比最好的方案，赢下 snake（31.1 vs 29.2）且每任务成本仅 $0.03，约为 Arena 的 $0.63 的 1/20。框架任务无关，支持自定义任务、checkpoint 恢复和全部实验一键复跑。
同一新闻，精选展示《alambert996 开源自我改进代码 Agent 框架 self-improving-agents》
laylarivera889 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，提出从 AutoResearch Loop 到对抗 Arena Loop 的四级自我改进代码 Agent 框架，并给出 Snake、客户支持、邮件验证三任务的对比实验。关键发现包括固定基准造成虚假信心（Level 1-3 在邮件验证原始测试达 90-100%，对抗测试集降至 62-66%），Feedback Loop 性价比最佳（支持任务 72.86 分，成本 $0.03，为 Arena $0.63 的 1/20），Arena Loop 随测试集增长鲁棒性持续提升。框架支持 checkpoint/resume、自定义任务和 LLM-as-judge 评分。
GitHub 新仓库 self-improving-agents 将自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch Loop、Feedback Loop、HyperAgent Loop 和对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准会造成虚假信心——Level 1-3 在邮件验证原始测试得分 90-100%，但在对抗测试集降至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最优，snake 得 31.1 分且每任务成本 $0.03，仅为 Arena Loop（$0.63）的 1/20。仓库基于 Gemini API，支持 checkpoint/resume。
geraldduong096 在 GitHub 开源 self-improving-agents 仓库，将自我改进代码智能体分为四级，从 AutoResearch Loop 到带自改写源码 HyperAgent 和对抗共演化的 Arena Loop。实验显示 Level 1-3 在 email validation 原测试集达 90-100%，但在对抗测试集跌至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 以 $0.03 对 $0.63 的单任务成本取得与 Arena 相当的性价比。
推荐理由：作者用四级实验数据说明固定基准会让自改进代码智能体产生虚高分数，对比结果对设计智能体评测有可迁移的参考。
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。
CrepuscularIRIS 发布 HarnessRSI-Daily 仓库，专门追踪改进提示词、技能、工具、记忆等非权重组件的递归自我改进研究。已对 585 篇论文打分（17 篇达 ★★★ ≥70），评分含证据、执行、证据等级和代码四项且每条判断附原文引用；从 1198 篇语料归纳出 13 主模式 / 36 子模式，独立重判一致率 86%（κ=0.84），并发现 ICLR 2025–2026 中 critique-and-rewrite 模式录用率 17% 低于 35% 基准。仓库含论文榜、诊断卡、模式卡与每日 arXiv 流水线，MIT 许可。
推荐理由：仓库不只收论文，还给每篇打了带引用依据的评分，并从 1198 篇语料中归纳出 13 个研究模式与 ICLR 录用对比。
nayeon22419 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch Loop、Feedback Loop、重写自身源码的 HyperAgent Loop、以及代码 Agent 与测试 Agent 对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准下 Levels 1-3 在 email validation 原测试达 90-100%，换到对抗测试套件跌至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最好，snake 得分 31.1 胜 Arena 的 29.2，成本仅 $0.03 对 $0.63 每任务。
agutierrez071 在 GitHub 开源 self-improving-agents，把自我改进代码智能体分为四级：AutoResearch Loop、结构化反馈 Loop、可重写自身源码的 HyperAgent Loop、对抗共进化 Arena Loop，并附 snake、customer support、email validation 三个任务的完整实验。
ross2838 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，将自我改进代码智能体分为四层：AutoResearch Loop、结构化 Feedback Loop、重写自身源码的 HyperAgent Loop，以及代码智能体与测试智能体对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准易被刷分，Levels 1-3 在 email_validation 原测试上达 90-100%，换对抗测试后降至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 以 20 倍成本优势（每任务 $0.03 vs $0.63）取得与 Arena 相近的成绩。仓库支持自定义任务、checkpoint/resume，可用 GEMINI_API_KEY 运行全部实验。
ayse31 在 GitHub 开源 self-improving-agents，将自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch Loop、带结构化反馈的 Feedback Loop、可重写自身源码的 HyperAgent Loop，以及代码 Agent 与测试 Agent 对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准会造成虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得分 90-100%，在对抗套件上降至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最优，snake 得分 31.1 超过 Arena 的 29.2，成本仅为每任务 $0.03 对 $0.63。
开源工具 Whetstone（PyPI 包名 whetstonehq，v0.3.0 起）在本地夜间循环中生成候选补丁，通过沙箱内重跑测试而非模型打分来验证，仅保留通过项并用 LoRA 训练本地基座模型，防 reward-hacking。项目仍处 pre-release：夜间循环仅跑过一次（night #1，496 rollouts、26.6 小时），训练步在写入 checkpoint 前报错，尚无训练出的模型，所有产品主张均未实测。
GitHub 开源项目 Civilization Spark 是一个 C++23 多智能体 LLM 实验台，13 个因子共享同一个 llama.cpp 模型和 KV 上下文，各自绑定不同的 AI 学习路线，通过辩论、学习、淘汰和重生探索“何为生命第一因”。项目采用 KFL-M v4 压缩通信、PostgreSQL 18 持久化和自定义 CUDA kernel，在 RTX 3060 Laptop 6 GB 上 13-Agent 单轮推理约 1.4–2.0 秒，22 项核心单元测试全部通过，代码以 MIT License 开源。
Google 开源了 Harness2，可将任何 AI harness 变成随时间自我改进的系统。harness 指模型外围的一切，包括系统提示词、工具、记忆、技能和子智能体；agent 会为每个任务提出修改、运行多个候选版本并按表现择优，无需正确答案或评分器，模型权重不变，学到的改进可跨任务延续并保存。Google 用 Gemini 3.5 Flash 和 GLM-5 在法律、办公和专业工作基准上测试，一轮修改即超过原始 harness，多轮后分数更高。GitHub 地址：https://github.com/google-research/harness2
推荐理由：原文说明了 Harness2 让智能体自行改进外围 harness 的机制，且无需标准答案即可比较候选版本，方法可迁移到本地部署场景。
Reddit r/LocalLLaMA 用户称，让智能体在潜空间而非文本中思考，可加快推理速度、减少 token 消耗并提升智能表现，发帖者希望了解他人是否见过相关总结。
Zachary1850 在 GitHub 开源 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码 Agent 分为四级，从 AutoResearch Loop 到带自改写 Agent 的对抗 Arena Loop。实验显示固定基准会制造虚假信心，Level 1-3 在邮件验证原始测试上得 90-100%，在 Arena Loop 对抗测试集上跌至 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 在 snake 任务上以 31.1 分胜出且成本仅为 Arena 的 1/20（$0.03 vs $0.63 每任务）。框架支持断点续跑、自定义任务，全部实验可用 python run_all.py 一键复现。
ajaved1205 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch 循环、结构化反馈循环、重写自身源码的 HyperAgent 循环，以及代码 Agent 与测试 Agent 对抗共进化的 Arena 循环。实验显示固定基准会制造虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得 90-100%，换到 Arena 对抗测试套件后降到 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最佳，snake 得 31.1 分且每任务成本 $0.03 仅为 Arena（$0.63）的 1/20。
推荐理由：原文给出四个等级的完整实验数据，固定基准与对抗基准的分数落差能说明自改进方案的脆弱点在哪。
作者开源 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch 循环、反馈循环、重写自身源码的 HyperAgent 循环、以及对抗共进化 Arena 循环。实验显示固定基准会造成虚假信心，Levels 1-3 在 email validation 原始测试上得 90-100%，在 Arena 对抗套件上降至 62-66%；Feedback Loop 在 snake 上得 31.1 分且成本仅为 Arena 的 1/20（每任务 $0.03 对 $0.63）。仓库支持自定义任务、checkpoint 恢复和 run_all.py 一键跑全部实验。
推荐理由：作者用三组任务横向对比了四个层级的自我改进循环，给出了固定基准得分虚高与成本差距等实测数据。
KevinHill802 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自我改进代码 Agent 分为四个等级：AutoResearch 循环、带结构化反馈的审查循环、重写自身源码的 HyperAgent 循环、对抗共进化 Arena 循环（含 1v1 和 4-agent 锦标赛）。实验显示固定基准会产生虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得分 90-100%，在 Arena 对抗套件上跌至 62-66%；Feedback Loop 性价比最佳，胜 Snake（31.1 对 29.2）且成本仅为 Arena 的 1/20（$0.03 对 $0.63 每任务）。框架支持自定义任务、断点续跑，并可在终端观看 Snake AI 对局。
sakura3904 在 GitHub 发布 self-improving-agents 框架，把自我改进代码智能体分为四级：AutoResearch Loop、Feedback Loop、重写自身源码的 HyperAgent Loop、以及对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准会制造虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原始测试得分 90-100%，换到对抗套件跌至 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 则是最佳性价比，snake 得分 31.1 胜过 Arena 的 29.2，成本仅为其 1/20（每任务 $0.03 vs $0.63）。框架支持自定义任务、断点续跑，并附完整实验结果与跨级对比脚本。
christopherrobert2171 在 GitHub 发布 self-improving-agents 开源框架，把自我改进代码 Agent 分为四档：AutoResearch 循环、结构化反馈循环、可重写自身源码的 HyperAgent 循环、以及代码 Agent 与测试 Agent 对抗共进化的 Arena 循环。实验显示固定基准会带来虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上达 90-100%，换成对抗测试集后降到 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 以 20 倍更低的成本（$0.03 vs $0.63 每任务）取得与 Arena 相当的性价比。框架支持 checkpoint 恢复、自定义任务和跨级对比分析。
KonstantinosKumar89802 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码 Agent 分为 AutoResearch、Feedback、HyperAgent、Arena 四个层级并附完整实验数据。结果显示固定基准会带来虚假信心，Levels 1-3 在 email validation 原测试得 90-100%，换成 Arena 对抗套件掉到 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 以 20 倍更低的成本（每任务 $0.03 对 $0.63）取得相近性能。