新闻、仓库与研究，按时间排列。
Gen-Verse 在 Reddit r/LocalLLaMA 发布 DiscoveryRSI-27B，一个 27B 参数的指令微调大语言模型，用于科研构思与循证研究规划，可将研究问题与证据转化为明确的假设、调查方案、备选方案和证伪条件。模型配套公开的 DiscoveryRSI harness、角色提示词、工具注册表与 replay store，支持 GEO 通路分析和治疗靶点优先级排序等生命科学工作流；非医疗设备，生成结果需专家复核。
Gary Lin 在 GitHub 发布 GBase（Genius Base），一个带长期记忆和递归自我改进（RSI）能力的 AI 智能体框架。核心功能包括 Mirror Memory 长期记忆、Quality Gates 多智能体审查流水线、40+ 自动注册工具和 Lifeline git 快照回滚。框架可通过 pip install gbase 安装，支持 DeepSeek、Ollama、Anthropic 等任何 OpenAI 兼容 API，并提供 Hacker/Prime/Standard/Lite 四个版本及配套的 Glink 协作技术与 GBase World 元宇宙。
黑客松项目 Ouroboros 让 Agent 团队通过 LoRA 微调重写自身权重实现自我改进：每轮只保留验证通过的轨迹训练后继模型，再由 GLM-5.3、DeepSeek-V4-Pro、gpt-oss-120b 等跨模型家族组成的“评审团”在 300 道未见过的 held-out 问题上做 paired bootstrap 置信区间检验，CI 下界大于 0 才晋级。学生模型为 NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B-A3B，用 vLLM multi-LoRA 服务，预期增益为 +3 至 +7 pass@1。
Olivial4031 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码 Agent 分为四个层级，从 AutoResearch Loop 到带对抗共演化的 Arena Loop，并附完整实验结果。关键发现包括：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%，但在对抗测试套件上降到 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 是最佳性价比方案，在 support 任务上与 Arena Loop 得分相当但成本低 20 倍（$0.03 vs $0.63 每任务）。
PanagiotisMonteiro96527 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自改进代码 Agent 分为四级，从 AutoResearch Loop 到对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准会造成虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原始测试得 90-100%，换到 Arena Loop 对抗套件降至 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 是最佳性价比方案，每任务 $0.03，成本仅为 Arena Loop（$0.63）的 1/20。
alambert996 在 GitHub 开源了自我改进代码 Agent 框架 self-improving-agents，把方案分为四个层级，从 AutoResearch 循环到代码 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 90-100%，换到对抗测试套件降到 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 是性价比最优，胜 Snake（31.1 对 29.2）且每任务成本仅 $0.03 对 $0.63。框架支持自定义任务、断点续跑，可用 run_all.py 一键跑全部实验。
推荐理由：作者用四个层级的同一组任务做了横向实验，给出成本与鲁棒性的具体数据，读者可以直接比照自己该选哪种自我改进回路。
独立研究者 noy97051 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，将自我改进代码Agent分为四级：AutoResearch Loop、Feedback Loop、可改写自身源码的 HyperAgent Loop，以及代码Agent与测试Agent对抗共同进化的 Arena Loop。实验显示固定基准会带来虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得分 90-100%，但在 Arena Loop 对抗套件上降至 62-66%；Feedback Loop 性价比最佳，snake 得分 31.1 且每任务成本 $0.03，约为 Arena 的 1/20；Arena Loop 在对抗测试下逐步提升至 78.16，展现更强的鲁棒性。
GitHub 上的 mil0s2/botgathering-recipes 仓库收录 BotGathering 平台 AI 智能体食谱（playbook）的只读 markdown 镜像，共 45 个食谱，覆盖自动化、编程、健康、旅行等分类。每个食谱版本通过贝叶斯 0-100 分数评估，得分更差的新版本会自动回滚，权威版本托管在 botgathering.com。用户可通过 MCP 远程端点免密读取，支持 Cursor、Windsurf、Claude Code、VS Code 等接入，也支持作为 Grok Bot/Cursor 插件或 OpenClaw 技能安装。
Anthropic 发布研究报告，让 Claude Mythos 5 在闭环中自主优化量子电路：模型提出电路设计，由自动评估器验证正确性，并按 qubit 数乘以门数打分。在涵盖化学、优化、量子模拟和数论的八项任务中，结果均超过此前最优已发表设计，部分提升达一个数量级以上。
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。
maazbin 发布 JobPilot v3.2.0，一个无自带模型的 MCP 工具服务器，让 Grok、Codex、Claude、Gemini 等编码 Agent 作为大脑驱动 Gmail、LinkedIn Easy Apply、ATS 表单和 Connect 四个求职渠道。系统用 data/jobs.db 做跨运行去重，卡住的页面会保存截图和 HTML 并通过 PR 修复模块；Easy Apply 默认每日 50 次上限、到 80% 即停，提交间隔 90–240 秒。项目在 https://github.com/maazbin/jobpilot 开源，MIT 协议，Indeed 无表单人机检查和 Lever 上的 hCaptcha 仍是未解问题。
推荐理由：原文给出完整的架构分工、四渠道投递流程和已知未解问题清单，读者可以据此判断这个 MCP 求职工具的适用范围。
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。
研究者提出 Darwin-Claw，一个环境自适应的自进化框架，通过分层经验整合系统将情境经验蒸馏为可动态更新的原型向量，驱动智能体技能与持久记忆的持续演化。该框架可自动部署、兼容主流 agent 系统，无需人工整理。在 WildClawBench 上实验显示其带来显著性能提升，为自主智能体的用户中心持续适应提供可控稳定路径。
KanokwanCarter 在 GitHub 发布四级自我改进代码 Agent 框架，从 AutoResearch 循环、结构化反馈、自改写源码到 4 个 Agent 的对抗共同进化竞技场。实验显示固定基准造成虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试得 90-100% 但在对抗套件降到 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 成本仅为 Arena 的 1/20（$0.03 vs $0.63 每任务）。
MonikaIto14 在 GitHub 开源 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码智能体分为四层，从 AutoResearch Loop 到对抗共演化的 Arena Loop，并附实验对比。关键结果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%，换到对抗测试套件跌至 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最好，snake 得 31.1 分且成本仅为 Arena 的约 1/20（$0.03 对 $0.63 每任务）。仓库支持 checkpoint/resume 和自定义任务，需配置 GEMINI_API_KEY。
GitHub 开源项目 pimenovdv/SelfLlmAsResearcher 提供一个基于 ReAct 模式的机制可解释性（Mechanistic Interpretability）实验框架，由生成假设并写代码的 LLM 智能体和作为实验对象的目标模型（如 GPT-2、LLaMA）两部分组成。框架支持 attention head 消融、Activation Patching 因果干预分析，以及从权重层面研究越狱和系统提示词绕过等漏洞。运行需在 Docker 容器中隔离执行，可通过 .env 或命令行参数配置 openai 或兼容端点（如 Ollama、vLLM）的 API 密钥。
论文提出面向长时程自主机器学习工程优化的后训练方法，训练出 35B Mixture-of-Experts 智能体模型 MLExpert。方法包括构建可执行任务的 Kaggle-MLE Factory、层级 agentic SFT，以及将两次实验结果之间的多轮决策作为一个执行窗口并赋予共享结果奖励的 Windowed Interaction RL（WIRL）。在 MLE-Bench Lite 上，MLExpert 将基座模型平均奖牌率从 37.9% 提升到 72.7%，达到与 Kimi-K3、GLM-5.3 等更大前沿模型相当的水平，并在 NatureBench Lite、agent scaffold 优化和算法优化上显示能力可泛化。
推荐理由：论文展示了用层级SFT加窗口化RL把35B模型训练成自主机器学习工程智能体的完整后训练方法，MLE-Bench Lite数字可作参考。
GitHub 上的 divine-wisdom-core 是一个自进化常驻 agent，核心能力为记忆与自改进，内置七器官架构、八质量门、999 轮任务执行核与全屏 TUI，支持一行安装和 dwc update 自更新。项目含 1598 项 pytest 全绿、gate.py 8/8 的四层验证，进度记录 R1–R250、271 commits。
GitHub 新仓库 kodoku 发布 KODOKU，一个实验性的想法进化搜索框架：维护候选种群，经生成、评估、选择、变异循环迭代，并跨代保留 Hall of Fame。公开版本刻意保持精简且模型无关，不含私有提示词、凭据或客户数据，需 Python 3.11+，采用 MIT 许可证，API 后续可能变动。
Soba101 开源 whisperwick，一个每个村民都是 LLM 智能体的小村庄模拟原型，核心规则是智能体只决定意图，世界引擎决定事实真相。项目已完成第 4 周，村民拥有各自人格、信念与信任并能引用记忆来源，玩家的谎言可通过 whisperwick trace 追溯传播链；第 5 周将做后果与结局。全部本地运行（RTX 5090 上的 Ollama），无付费 API，MIT 许可。
arXiv 技术报告提出 MMLA-RSI，一种在 Memory-Mediated Learning Architecture 中的递归自我改进方案，包含两条实现路径：Reasoning-Time Training（RTT）修改策略状态 Φ，Reasoning-Time Memory Adaptation（RTMA）修改权威记忆 M，且各自的适配方法本身也是改进对象。在四候选程序选择任务中，保留 LARC 反馈更新使两个训练初始化的期望误差分别降低 24.65 和 36.65 个百分点；两条递归路径的联合实现已给出规范，但其有益递归链与发现效率仍有待评估。
论文提出 SwarmRSI 框架，通过演化科学智能体集群实现递归自我改进（RSI）。该框架包含 Feedback-Guided Swarm Mutation、Complementary Swarm Recombination 和 Recursive Swarm Evolution 三项机制，利用智能体间实验反馈修正假设与实现并复用互补组件。在 OpenProblems、NatureBench 和 MLE-Bench Lite 上达到 SOTA，且积累的研究经验可提升 held-out 任务表现。
论文提出 AdaRSI，一种具身智能体的按需递归自我改进（RSI）框架，解决 VLA 在未见长程任务中途中失败的问题。编码 agent 先改进技能与 harness，再通过从保存状态重试失败子步骤来归因持续失败，仅对仍不可靠的子步骤用自采演示和先前任务经验做微调。在 RoboCasa365 全部 50 个目标任务上，以 GR00T N1.5 为执行器且无人类演示，AdaRSI 在三个套件上均提升 VLA，将未见复合任务成功率从 4.6% 提至 13.8%；相比微调每个子步骤，成功率略高而仅用 28% 的 GPU 时间和 22% 的自采演示。论文链接 https://arxiv.org/abs/2610.20474v1
推荐理由：论文给出按需微调与全量微调的对照数据，GPU 时间和自采演示用量都大幅降低，方法细节可直接参考。
schwabauerbriantomas-gif 发布 Rust 编写的 m2m-agent-r，为 LLM 智能体提供持久错误记忆。错误以 incident 记录并按指纹去重，重复出现（N0–N3 验证、N≥2）才蒸馏成规则；混合 preflight 打分返回 top-3 规则并可在硬匹配时全局否决，智能体回报 hit/miss 使规则自调优，HMAC receipts 可防篡改。通过 axum HTTP API、本地 CLI agentr 和 MCP stdio 服务器暴露，支持多智能体 swarm 共享记忆与任务协调。
推荐理由：README 详细给出了错误记忆的两层流水线、N0-N3 验证门控和自建基准数据，读者可评估这套多智能体共享错误记忆机制的适用范围。
dson09032 在 GitHub 开源 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码智能体从简单循环到对抗共进化分为四个层级，并附完整实验结果。关键发现包括：固定基准会造成虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得 90-100%，换到对抗测试集后降到 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Level 2 反馈循环是最佳性价比，snake 得分 31.1 高于 Arena 的 29.2，成本仅为 1/20（每任务 $0.03 vs $0.63）。框架基于 Gemini API，支持 checkpoint/resume、自定义任务和终端内观看 Snake AI 对局。
brittany892 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，实现从 AutoResearch 循环、结构化反馈循环、自改写 HyperAgent 循环到对抗共进化 Arena 循环的四个层级自我改进代码 Agent。实验显示固定基准带来虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得分 90-100%，换到对抗测试套件后降至 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最优，以约 1/20 成本（每任务 $0.03 对 $0.63）达到与 Arena Loop 相当的质量。仓库支持断点续跑、自定义任务接入和终端观看 Snake AI 对局，实验需配置 GEMINI_API_KEY。
arXiv 论文提出将对地观测（EO）任务交给通用编码 Agent 递归自我改进：任务被拆解为 harness 和 verifier 两个组件，Agent 自行构建并改进 EO 模型。在覆盖光学、SAR 和多光谱时序影像的四个 EO benchmark 上，Agent 构建的模型超越 SOTA，且仅用约 1% 训练标签即保留大部分精度。
Xinyi Wang 等在 arXiv 发布 SEAR（Self-Evolving Agentic Robotics）框架与基准，语言模型智能体通过编写控制代码并在真实与仿真任务中保留有效经验实现自我进化。框架含 code-as-policy、agent-as-policy、auto-research 三种模式，基准覆盖 7 个前沿模型、330 个仿真任务与 5 个真机任务、累计超四年智能体运行时间。主要发现包括任务更难时延长会话更划算、控制代码与共享例程可跨任务和模拟器迁移而任务特定方案不能、真机上智能体设计的练习与新颖人类设计场景存在性能差距，且纯文本模型可媲美可比多模态模型；基准与代码库已开放。
推荐理由：该基准专门设计对照组区分真实学习与重复尝试和运气，并给出跨模拟器与真机迁移的实测发现，方法可复用。
一篇 arXiv 论文提出 Harness self-evolution 框架：在模型权重固定的情况下，让智能体持续修订提示词、记忆、工作流与可执行组件等软件脚手架，被接受的修订跨运行保留。论文将更新目标与提议、准入机制分离，通过演化优化刻画搜索过程，并用持续 PAC 学习给出期望泛化界、保留界与高概率准入规则。全文共 18 页，附 66 页相关工作讨论及持续更新的代码。
arXiv 论文提出 Physical Recursive Self-Improvement（Physical RSI）概念，指物理经验驱动机器人能力及其改进过程的持久更新。作者给出 L0-L5 分级框架，区分能力层与元层更新、任务内与跨任务收益，并指出在噪声观测、连续动态、试错成本高与不可逆后果下，现有文献尚未真正实现该定义下的 Physical RSI。研究优先级包括可靠反馈、因果归因、安全保持与基准评测。
研究者提出 ReTerm，一种通过学习从自身失败任务中恢复来实现自我改进的终端智能体训练方法，并构建了用于 SFT 冷启动的 ReTerm-10K 数据集和从失败状态分叉生成多次自恢复尝试的在线 RL 算法 ReTerm-GRPO。基于 Qwen3.5-9B 的 ReTerm-9B 在 Terminal-Bench 2.0 上取得 34.8% Pass@1，较基座模型提升 14.6 分，且在多类错误下的恢复率均高于标准 GRPO。代码、数据和模型已开源。
ViktorVakareev 在 GitHub 发布 langgraph-reflection-agent，用 LangGraph 1.x 的类型化 StateGraph 实现 writer 生成、确定性检查、critic 审阅的反思循环，按批准或修订预算显式停轮。支持 Gemini 免费层、OpenAI 和免密钥离线模式，提供 interrupt() 人工审阅、SQLite 检查点和时间旅行分叉、CLI 与批量运行，含 66 个离线测试（99% 覆盖率）。
cklukas 在 GitHub 发布 OMEGA TRANSFORM，用 Ollama 本地模型提出代码改动，由本地任务池构建、测试并打分，全程默认无云端和 API key，代码与数据不出本机。构建、运行和评估进程均在 macOS sandbox-exec 或 Linux bubblewrap 沙箱中且无网络访问，引擎仅依赖 Python 3.11+ 标准库，支持通过 llama.cpp server、vLLM 或 LM Studio 替代 Ollama，并可用 OpenRouter 接云端模型。项目含 15 个示例问题，作者说明其仍是研究原型，尚未用于真实项目，产出程序需自行检查。
推荐理由：项目用本地模型加沙箱任务池做代码进化优化，默认零云依赖、代码不出本机，并给出完整沙箱与许可设计。
opencode-ralph-rlm 是一款开源 AI 编程辅助工具，通过 Ralph 外循环把控整体任务、RLM 内循环递归细化代码，并支持 sub-agent 拆分子任务。工具以文件为核心组织工作、基于 TypeScript 构建，支持多语言项目，无需编程知识即可上手。运行需 4 GB 以上内存（大项目建议 8 GB）、500 MB 磁盘空间及网络连接。
google-deepmind 发布 Simply，一个基于 JAX 的极简、可扩展研究代码库，定位为人和 AI 智能体都能快速迭代的前沿 LLM 研究环境。内置智能体示例与面向长程运行的 Go 语言 Agent 框架 Amplio（支持崩溃恢复、子智能体与 Web UI），以及含 11 项评分任务的 research_bench 套件；zoo 目录提供 GLM-5、Kimi K3 和 Qwen3.8 自包含模型插件，支持 Cloud TPU 与 GKE 运行，软件采用 Apache 2.0 许可证，模型与数据集可从 HuggingFace 下载（约 10 GB）。
推荐理由：代码库自带 11 项评分研究任务和带崩溃恢复的 Amplio 长程 Agent 框架，可据此了解自动化 AI 研究的落地工作流。
GitHub 新仓库 Autonomous-million 上线，主体是一个自主 AI 集体，探索合法的零资本收入生成。仓库包含 config、docs、proposals/typescript-state-v1、reports、tests 等目录，以及 agent_state.json、coordination-state.json、payment-claims.json、recruitment-publication.json 等状态文件。
GitHub 仓库 lululido8-ui/AI-researcher 上线，可对多来源科学论文进行智能检索、筛选与总结，用于高效科研与报告生成。目前该项目获得 3 个 star，暂无 fork 与 release。
GitHub 上线 plectis-zenith 仓库，核心是让语言模型权重保持固定的图结构推理流程：Lab 选择资产并预测结果，Oracle 对比冻结预测与现实，Evolve 由智能体提出修改并在后续匹配运行中验证是否有效。当前 FNSPID 适配器仅提供 AA 价格与文章数据，尚无已测版本建立起预测优势。
GitHub 上的 AGI-Agenten 项目实现了"计划→执行→评估→优化"的模块化多智能体循环，支持免费 LLM 提供商链（Ollama/Groq/Together）、Round-Robin API-Key 轮换与 MCP 风格工具连接器。引擎通过 state_memory.json 持久化状态，无 API-Key 时以离线回退确定性运行。内置 subprocess 沙箱代码执行、0-1 评分的启发式评估及规则式提示词自优化，测试套件含 10 个模块共 41 项测试。
ZHangZHengEric 发布 Sage 2.0，提供 sage.yaml 定义的 Agent 包、Desktop v2、Server v2 和 SAgents v2 Python 运行时。新增 RSI 多轮 Agent 包优化，用独立 Session 做评测与语义审查，保留每轮迭代的完整包和测试结果，候选需显式确认才应用；支持 Skills、MCP、多智能体编排与状态化执行，安装包覆盖 macOS、Windows 和 Linux。
推荐理由：Sage 2.0 的 RSI 循环保留每轮完整包与评测结果，且优化候选需人工确认才替换配置，原文写清了可复用的迭代管理做法。