新闻、仓库与研究，按时间排列。
wehnsdaefflae 发布 routine-scheduler，一个自托管的定时 LLM Agent 任务控制台，提供 Web UI 实时查看对话并可在运行中干预。每个 routine 由指令、工作流和排期组成，独立存于 git 仓库，运行在 provider 无关引擎上，util 子进程受 Landlock 沙箱限制；系统通过 routine-improver、self-audit 等 meta routine 基于 outcome 数据自我改进，支持 OpenAI 兼容 API 与 Anthropic Messages API，Web UI 位于 http://127.0.0.1:8321。
推荐理由：原文详细说明了沙箱隔离、outcome 门控的配方回滚和 Landlock 机制，读者可以据此评估这套自托管 Agent 调度器的安全与自改进设计。
GitHub 在仓库 wrcp20/github-intelligence-reports 中发布每日自动生成的情报报告，覆盖 CLI Agent 与 LLM 框架生态。仓库包含 reports 与 reports-claude 等目录、README 及 index.html，报告由自动流程生成。
这是一个为 Terac Zero Human Company Hackathon NYC（Oct 24, 2026）开发的 Agent 自主运营研究工作台：买家在 Whop 支付 $3 并选定 CNCF 项目后，Agent 用 Exa 检索 KubeCon/CNCF 演讲并生成每条论断都带 [▶ MM:SS] 时间戳引用的 wiki。每单通过 GitHub Pages 的 MkDocs 站点发布，决策与订单记录存入 SQLite，Terac 人评反馈持续改写文风指南，单轮研究预算上限默认 $40。
timoncool 发布开源项目 satori，一个 MCP 服务器加 hooks，为 Claude Code 提供封闭自学习循环，把用户纠正和工具失败转化为课程草稿并自动激活为技能。全流程在聊天中以 ⛩ 标记可见，retire_skill 可一键撤销激活，SATORI_AUTO_APPROVE=0 可切换为手动审核模式；服务端只做确定性机制，无后台 LLM 调用。支持 Windows 原生运行、FTS5 历史会话检索、提示词注入标记扫描，并可与同作者的 dream-skill 记忆整合项目配合使用。
推荐理由：项目把 Claude Code 会话里的纠正与失败自动沉淀为可审计技能，全程可见、可一键回退，是可复用的自我改进工程方案。
FormalizedFormalLogic 组织的 AlphaCentauri 项目尝试让 AI 智能体自主形式化一阶算术的元数学，基于 Lean 4 数学逻辑库 Foundation 构建。人类通过 GitHub issue 决定形式化目标，素材取自 [HP98] 与 [Lin97]，AI 智能体负责编写、审查和维护 Lean 代码，并提供 just cache、just axiom-audit、算术理论 Zoo 图等工具。项目采用 Apache-2.0 许可证。
GitHub 开源项目 Content-Agent-Lernapp 能从一个关键词（试点：机械与设备操作员）从官方来源生成课程并持续更新。技术栈为 Next.js 16 + React 19 + TypeScript + Tailwind 4，托管于 Vercel，持久化用 Supabase EU，质量追踪用 Langfuse Cloud EU，模型采用 Claude 负责生成、OpenAI mini 作为评审。项目包含学员 UI、培训师分组视图、admin 管理端，以及含 CI 修复循环（最多 3 轮）和风险分级的自动化 PR 审核流水线。
balanced7 开源了 akashic-aurora，一个为 AI 智能体设计的记忆基座，核心问题是衡量记忆是否真正改善了结果，并构建检索路由机制把已有知识送到使用时刻。项目由多个 AI 智能体共享任务账本、消息总线和经验语料协作完成，内置 7,358 个测试、verified_by 验证门控和七种命名扇出几何；作者公开了检索覆盖率造假被审计纠正的完整记录，并明确承认已上线机制的记忆价值尚未在大规模上得到验证。代码以 Apache License 2.0 发布于 https://github.com/balanced7/akashic-aurora 。
推荐理由：项目不止堆功能，还公开了检索失败、指标自纠的完整审计链，读者可以借鉴其多智能体协作与可验证记录的做法。
开源工具包 OpenSocialScience 发布 v0.1，可在 Claude Code、Codex 等 Agent 内运行，输入研究方向与数据后依次完成文献检索、选题、计量分析、写作和跨模型审稿，导出符合目标期刊格式的 Word 稿件。该版本支持《社会学研究》《管理世界》《中国社会科学》等中文期刊样式，内置 QoG、V-Dem、GSS、CGSS 数据集，采用 Apache 2.0 许可证，稿件统计数字由 results.json 自动填充以防止手输出错。
天体物理领域新开源项目 ASTRA 上线，定位为受 AGI 思路启发的自主假设生成与验证框架，代码量约 320,000 行、520+ 个 Python 文件。系统集成因果发现、MAML 元学习、群体智能与理论引擎，内置 75 个天体物理领域模块（含星际介质、恒星形成、系外行星、引力波、宇宙学等）。测试显示综合系统测试 18/18、领域能力测试 75/75 全部通过，仓库已发布于 GitHub。
GitHub 仓库 roshpinacare-sys/execution-fabric 是一套自主任务执行系统：任务经 API 派发，后台常驻 worker 每 5 秒 tick 循环执行真实 LLM 调用（不做模拟），每条结果用 sha256 哈希链式签名入账本。系统提供 POST /api/batches 并行批量派发、计数预算 12/小时，任务类型为 CODE/AUDIT/PLAN，Git 侧内置 leak-scan 泄漏扫描并禁止 force-push，推送到账本的代码需所有者批准。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
作者发布开源仓库 expunge，用于从真实数据库中验证式地删除个人数据，核心思路是模型权重固定、只让harness（上下文策略、工作流、护栏、工具权限）按实测失败进化。独立grader用密封清单对照提交后状态，无LLM judge；补丁需通过受信编译器校验，候选harness须经38个配对世界门控，MongoDB Atlas承担权限层（3库、10个最小权限主体、CAS晋升），Raindrop作为证据层。演示中候选f1eb5184在6对pilot世界将有效清理从0/6提升到3/6，残留从33降到18，但仅限direct_nested类，作者明确称其为pilot而非正式admission；gate、部署与插件沙箱已构建但仍在合并，模型自动生成补丁和首次完整live循环尚未完成。
GitHub 上的 LATTICE 是一个面向大语言模型的 5v5 团队对战游戏：两支由 5 个 LLM 智能体组成的队伍共享一个持久网格，用确定性 Python 子集协作编写程序，部署为自主无人机和结构，与对方队伍的代码对抗。规则迫使各队自行组织分工。项目目前处于 M0 阶段——契约与骨架代码。
TachikomaGundam 在 GitHub 发布 Abathur（https://github.com/TachikomaGundam/Abathur，MIT 许可），一个面向 OpenCode 智能体的进化工装，通过观察失败、变异、重测、筛选来迭代候选，但晋升决定必须由人执行 promote，工具内不可触达。v1 支持零模型的 toy 基准和真实 opencode 会话的 fixture 基准，离线血缘包（bundle）可在实例间通过字节级闸门嫁接传承证据，工装本身不做网络传输；需 Node >= 22，安装方式为 npm i -g @tachikomagundam/abathur。
Caesar 是一个开源自主研究智能体，通过持久知识图谱上的深度网页探索和对自身草稿的对抗式修正来综合答案，定位为 ChatGPT Deep Research 与 Perplexity 的开源替代。在盲评 LLM-as-a-Judge 创造性评测中，Caesar 全文配置得 26.96/30，高于 Gemini 3 Deep Research（23.78）和 GPT-5.2 Deep Research（15.74），Cliff's δ ≥ 0.76，另有 23 人的人类评测佐证；在 ~$5/挑战的等算力对比中仍领先。
推荐理由：原文给出了基于知识图谱探索与对抗式合成的完整架构说明，并用LLM评审和人类评测数据对比主流深度研究产品，方法可复现。
GitHub 项目 ofou/golem 发布，是一个在单个仓库内工作的 Agent，任务缺能力时会自行编写 Python 工具、在 Docker 沙箱中盲测验证后安装，后续会话直接复用已装工具。权限与花费由 authority. 固定并在每次运行前后打印 sha256，默认模型为 deepseek/deepseek-v4.1-flash，经 OpenRouter 计费，单任务花费上限 $0.20，支持 GitHub Actions 复用工作流，采用 MIT 许可证。
推荐理由：这个自建工具型 Agent 用盲测、桩检查和只读哈希许可约束生成代码，其沙箱与权限设计可作工程参考。
omnibase 项目在 GitHub 开源，用 Ray actor 层级（CEO/PM/CTO/SWE/QA/DevOps/Designer）实现一个自我改进服务器，可从高层 spec 生成、验证并以 canary 方式部署自己的代码。验证 gauntlet 包含 ast.parse、mypy --strict、acceptance、invariant、backtest 等门，真实 LLM proposer 必须启用 docker 沙箱；三道 CEO 花费刹车含硬性 LLM 支出上限、熔断器和成本 SLO，代码合并始终由人类完成，代理只执行不决策。项目以 Apache 2.0 许可发布，含 1162 个测试与 roadmap，里程碑 6 计划建模加州汽油市场等外部领域。
推荐理由：这个自我改进服务器把沙箱、支出刹车、人工合并闸门和溯源日志都落到了代码层，可作为 Agent 自改代码安全工程的参考实现。
MAF 是一个与具体 CLI 无关的多智能体编排框架，由模型规划任务 DAG，再把各节点分派给 coder、tester、security、reviewer 等角色，每个角色带独立系统提示词和工具白名单。0.2.1 版本已支持 Claude Code、Gemini、Codex 三种 CLI 后端和 Ollama、OpenRouter 两种 HTTP API，内置策略引擎、路径限制、密钥脱敏、写入角色全仓库 diff 安全审查，以及 HMAC 签名的 SLSA 风格证明包。README 用状态表逐项区分已交付与计划中功能，并附对应测试文件；worktree 隔离、人工审批门、in-toto 证明等留待 0.3.0。
推荐理由：README逐条标注每个特性是否已交付、对应测试与版本，读者可据此评估这个多智能体编排框架的真实完成度。
GitHub 上的开源项目 agent-skill-bus 为任意智能体框架的技能提供运行时健康检查、自我改进和依赖管理，支持对技能进行监控、诊断和修复。
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。
MarbuelB 在 GitHub 发布 AI-Forge-Research-Edition，一个零信任多智能体框架，让 AI 通过 MCP 动态编写、编译并执行自己的多语言工具（Python、JavaScript、TypeScript、Rust、C++）。系统将 Brain、Coder、Summarizer、Adviser、Analyst、Architect 等角色分工，运行在加固的 WSL2 加 rootless Podman 沙箱内，提供持久会话、GPU 直通、工具注册表、循环熔断、上下文压缩和 LiteLLM 代理路由等机制，可充当自主研究员完成爬取网页、下载数据、训练模型和生成报告等任务。
GitHub 开源项目 CCDawn/Vibelution 提供本地运行的 AI 团队工作台，可为调研、分析、编码与评审配置不同角色、模型和工具，支持成员间消息、广播与群聊通信。项目将分工、任务依赖与阶段产物整合到研究画布上，管理数据集、指标与运行记录，并提供基于验证的进化模式与带日程、情绪、长期记忆的角色互动。需 Python 3.11+、Node.js 22.12+，采用 MIT 许可证。
Prime Agent 是 Prime Intellect 开源的终端编码/研究智能体，核心抽象为把上下文当变量、递归子代理当函数调用的 RLM，以及可自我精炼的 Continual Harness。本仓 Dmatut7/prime-agent-rlm 是非官方独立维护线，已同步到上游 0.9.x 线（d74a75fea，40 个上游提交），并做了多项性能与正确性优化：修复子代理每 token 全量重扫后，worker 从 228% CPU / 2GB 内存降下来；中文宽度缓存改为按 400 万字封顶，解决超过 512 条后每行约 9.6µs 的慢约 950 倍问题。改动以单向同步为主，不向官方推送。
EverMind 在 GitHub 开源 Raven，一个生成 DAG、编排多个专用智能体的 harness of harnesses，主打递归自改进（RSI），Apache 2.0 许可，当前为 pre-alpha。内置 Raven-Research、Raven-Code、Raven-Design、Raven-Oncall 四个智能体，可将智能体循环拆成 Memory、Planning、Capability、Action 四个解耦模块，由 Curator 重写这些模块并仅在通过验证后安装；Evolver 对照基准评估候选 harness 改动。
推荐理由：官方仓库详细说明了四模块解耦的 Agent 循环和带验证门槛的 harness 自进化机制，想了解递归自改进工程做法可以参考。
GitHub 仓库 ggfgfgf-on/dsh-trajectory-anchor 发布 0.5.0，是一个自包含的 DeepSeek Harness 插件包，集成首轮轨迹锚定、EWMA 轨迹评分、anchorGate 晋级门控、bootstrap 上下文抑制和 Layer-4 训练数据导出，一行命令安装且零社区插件依赖。校准显示词法漂移信号召回率仅 0.8%–4.3%、精确率低于 19.2% 随机基线，词法信号在 α=0.001 时会话级误触发率 15.9%，因此 rollback 与 notify 默认关闭，随附 responsePolicy. 判定 FAIL、零能力通道，插件默认仅观察与审计。
OpenDCAI 开源了 LoopAI，一个让 LLM 在领域场景中自进化的闭环优化框架，把优化流水线重组为 Graph/Node/State 的节点化执行框架，覆盖评测、错误分析、数据获取到再训练的全流程自动化。v2 版本引入基于 codex-sdk 的 Starter，支持会话连续性、流式反馈和可配置模型池，可将对话意图转为可执行的优化工作流；核心节点包括 Judger（vLLM 评测）、Analyzer、ObtainerCLI/DataMixer 数据处理和 Trainer（支持 LLaMA-Factory 或 verl 训练），支持 human-in-the-loop 干预，采用 Apache 2.0 许可证。
推荐理由：原文给出了从评测、错误分析、数据获取到训练的完整节点化架构与部署细节，读者可以了解一条用自然语言驱动的模型优化闭环怎么搭。
GitHub 上的 odc-v4 是一个分级为 ACAMR-9（Adaptive Self-Refinement）的 LLM agent 开源项目，具备多视角推理、自我修复与自我精炼等 9 级能力分层。它支持 nvidia、openai、anthropic、ollama 四种 LLM provider，内置 BM25 排序的 4 层动态提示词构建器、6 级证据分类、8 个免密钥 OSINT 端点，以及含 10 条不可更改不变量的自我精炼模块，附带 350+ 测试。
GitHub 开源项目 Autonomy 是一个在社交媒体平台上长期运行的自主智能体系统，每轮循环读取 feed、调用 LLM planner 决策并执行动作，通过持久记忆发展持续的兴趣、关系和可识别的声音。系统采用双进程架构（后台"潜意识" daemon + 事件驱动"意识"主循环），通过统一接口接入 Gemini、Claude、GPT、Mistral、Ollama 五个 provider，提供 75+ 可读写参数（8 大类）的 ControlRegistry、JSONL→Parquet/DuckDB 遥测管道与 Streamlit 仪表盘。人类可通过 Analog Home（FastAPI + Next.js + Postgres）投票、调温度、投放种子话题，实现有边界的影响而非直接控制。