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只看RSI#开源生态
10月25日周日
10月20日周二
  1. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现59

    renard8220 开源自我改进代码 Agent 框架 self-improving-agents，含四级架构与对抗实验

    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。

  2. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现55

    quqxui 开源 RSI-Flow：基于任务经验的 Agent 自我改进运行时

    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。

10月18日周日
  1. GitHub · 灵魂体仓库27

    UC-BnB-LLM：用 LLM 探索单元组合分支的开源研究仓库

    GitHub 开源项目 UC-BnB-LLM 将 LLM4Branch/OpenEvolve 应用于单节点热机组单元组合（UC）问题的分支搜索，已实现 Phase 0 的 UC evaluator 与 BO 接口、Phase 1 的四类 structured branching DSL 与 SCIP 编译回退，以及 Phase 2 的 30 实例人工规则实验。项目提供公开 UC 数据、OR-LIB 200 台 24 小时实例的默认运行方式，以及大规模检查计划脚本 scale_probe.py（加入 --run 才求解）。是否通过 Gate 1 性能门禁由实验结果判定，不预设结构分支优于 SCIP。

10月11日周日
  1. GitHub · 灵魂体仓库51

    AI-ku_superprogrammer v1.1.0 发布：25,297 条真实执行验证的编程训练数据集

    Tito-Gl1tch3r 在 GitHub 发布 AI-ku_superprogrammer v1.1.0，含 25,297 条样本（23,951 公开 + 1,346 hard_holdout）、109 个家族，MIT 许可。数据集按 00 理解代码到 05 目标持久化的编号课程组织，覆盖 15 种语言，采用 GENERAR→EJECUTAR→COMPROBAR→FILTRAR→CONSERVAR 流水线，每条样本经沙箱真实编译/执行验证，未通过项进入隔离区。v1.1.0 新增模块 07 构建系统、双向变异测试门控，以及逆向工程与 TS 视频端到端扩展。

10月10日周六
  1. GitHub · 去对齐工具与仓库67

    AgentDescent 开源：用 diff 合并实现 LLM 智能体异步并行自进化

    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。

10月9日周五
  1. GitHub · 灵魂体仓库59

    agent-company 开源仓库：12 个 AI 智能体组成的自主公司

    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。

  2. GitHub · 灵魂体仓库55

    self-evolve 开源：基于证据验收的技能与仓库自我改进循环工具

    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。

10月8日周四
  1. GitHub · 灵魂体仓库20

    C.O.D.E.（conflict-oriented-discovery-engine）v4.0.0a0：从文献中发现冲突证据的可追溯研究系统

    GitHub 上的 C.O.D.E.（conflict-oriented-discovery-engine）是一个从文献中发现相互冲突证据、归因实验上下文并生成可证伪假设的研究型科学软件系统，当前包版本为 4.0.0a0，要求 Python >=3.10。系统采用确定性规则优先、LLM 仅做受约束 Draft 抽取的架构，保留从结论候选到原文证据的可追溯链。项目仍处于研究和 canary/replay 驱动的成熟阶段，支持离线安装与测试，系统输出不等于已证明的科学结论。

  2. GitHub · 灵魂体仓库64

    xiaobaOS v0.2.2 Preview 发布：IM-native AI 同事 Runtime 开源

    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。

  3. GitHub · 灵魂体仓库24

    Signalgraph 自主研究引擎站点：AI、量子等领域的可溯源信号

    Signalgraph 是一个自主研究引擎，每日阅读一手资料，维护 claim 级知识图谱，只发布可验证的内容，每条事实性句子都可溯源并审计。其公开站点 pank2015/signalgraph-site 基于 Astro 静态站加 Cloudflare Worker 构建，内容由私有引擎以 pull request 形式提交，经七项 grounding 检查和人工审核后上线。站点采用 dark-first 设计，Flowkit 图表在构建期用 dagre 渲染为静态 SVG，文章页 JavaScript 少于 60 KB。

  4. GitHub · 去对齐工具与仓库62

    Neural Magic 开源 Crucible：以声明式任务图运行 Agent 工作与自优化循环

    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。

  5. GitHub · 去对齐工具与仓库54

    Aeon 发布基于 GitHub Actions 的无人值守 Agent 框架

    Aeon（aeonfun/aeon）开源一个无人值守 Agent 框架，通过 GitHub Actions 运行任务，支持浏览器、终端和编码 Agent 三种接入方式。技能是带 frontmatter 的 Markdown 文件，共 85 个技能，可在 Claude、Grok、Codex、Cursor、Hermes 等 9 种 harness 上运行；框架按计划运行、跨运行记忆、响应条件并自动修复损坏的技能。任务在用户自己的 GitHub Actions 上执行，密钥存为仓库加密 secrets。

10月7日周三
  1. GitHub · 灵魂体仓库70

    Refine Cycle 插件发布：跨会话学习修正 OpenClaw Agent 的重复错误

    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。

  2. GitHub · 去对齐工具与仓库64

    4FR41D 开源手机端自进化 AI 助手 evrim

    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。

  3. GitHub · 灵魂体仓库43

    AnhDuongVo 开源 ai-scientist：自动设计候选蛋白结合剂的 AI 智能体

    GitHub 上的 ai-scientist 项目是一个 AI 智能体，为给定靶点提出候选蛋白结合剂并输出带引用的排序报告，串联文献检索（Europe PMC）、RFdiffusion 骨架设计、ProteinMPNN 序列生成与 Boltz-2 共折叠打分等 NVIDIA BioNeMo 模型。默认内置模拟器，无需 GPU、API key 或网络即可离线端到端运行测试；通过 `--real-bio` 等参数可切换到托管或自托管的 BioNeMo NIM。复合评分为 0.5×复合置信度 + 0.3×亲和概率 + 0.2×逆 MPNN 分数的透明启发式排序，项目定位为研究原型，候选结果供湿实验验证。

  4. GitHub · 灵魂体仓库35

    PyAutoMemory：PyAutoScientist 的长期记忆知识库，用交叉链接的 LLM wiki 存储文献摘要与科学概念

    PyAutoLabs 的 PyAutoMemory 是 PyAutoScientist 的长期记忆，将已学知识整理为交叉链接的 LLM wiki，含文献摘要、科学概念及用于验证的引用元数据。当前收录 166 页、69 页已起草、651 个论文章节中 40% 已具备规范引用键、229 篇论文排队待读。子 wiki 覆盖强引力透镜、超大质量黑洞、CTI、贝叶斯方法与星系演化；配套 Dashboard 与 GitHub Actions 工作流（queue_actions.yml、queue_filing.yml、queue_sweep.yml）管理阅读队列，Claude 生成的归档 PR 须经人工合并。

  5. GitHub · 灵魂体仓库46

    VulnSeeker 开源 Onyx 自学习 AI Agent

    VulnSeeker 在 GitHub 开源了 Onyx，一个通过搜索网络自主习得技能并构建知识库的自学习 AI Agent，无需预置知识或手动配置技能即可端到端完成任务。它支持任务驱动、指定技能和模型训练三种模式，可自动学习缺失技能、在沙箱中执行代码并引用所用技能，提供 CLI、FastAPI REST API 和 Streamlit 界面，采用 MIT 许可证，需配置 OPENAI_API_KEY。