新闻、仓库与研究，按时间排列。
开源项目 Donna 用 Gemini Live 语音 agent 接听小商户电话，每通电话结束后由另一个 Gemini teacher agent 打分并改写规则、知识和工具，生成新配置版本供下次通话使用。项目包含护栏机制：问题必须引用通话转录、每次最多改 3 条规则且上限 20 条、规则不得含业务未声明的价格数字，所有改动由店主在 dashboard 审批并可一键回滚。技术栈为 Twilio Programmable Voice、Node.js/TypeScript 和 MongoDB Atlas，来自 2026 年 10 月 Harness Engineering hackathon。
pengzy-cosmo 发布 AgenticEvolve，一个用持久 LLM 会话驱动的进化程序搜索工具，论文为 arXiv:2610.31326。每个岛由一个贯穿整个搜索的 LLM 会话运行，commit 之间智能体可自行运行分析脚本，只有提交的程序被正式评估，存档按 MAP-Elites 网格组织并支持岛间精英迁移；附带 circle_packing、online_bin_packing 等示例任务，MIT 许可，需要 Python 3.12+ 和 uv。
推荐理由：作者开源了带持久 LLM 会话的进化程序搜索工具，任务定义、评估器和沙箱设置都可直接复现。
开源项目 Thermite 让 AI Agent 在自有机器上以循环方式自动做代码实验，可运行数小时或数天，仅保留经过独立 judge 验证的改动。Agent 无法查看或修改 judge，judge 在同一硬件上计时并与当前最优版本对比，附带 12 个已知判定的作弊样例做验收测试；支持 Hill climb、Goal、Research 三种模式，提供仪表盘、REST API 与 MCP，目前正向 v0.1.0 首个公开版本开发，采用 MIT 许可。
推荐理由：原文讲清了judge隔离与防作弊机制的设计原理，读者可以理解autoresearch如何在不信任Agent的前提下确认结果。
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。
Speedrun AI Labs 在 GitHub 开源 Agent 技能包 reverse-engineer-anything-self-learning-loop（MIT 许可），用自学习循环把被授权重建的产品做到与原品完全对等。方法先写明 100% 的定义并生成逐项可测试的对等清单，再按干净室纪律构建、与原品对照评审，迭代直到所有 must-have 连续两轮通过；每轮将清单模式和修复配方经批准后沉淀回技能文件。支持 Claude Code、OpenClaw 等技能目录安装，明确不用于克隆第三方产品或绕过访问控制。
推荐理由：作者把逆向重建的完成标准写成可打分的对等清单，附两轮复核和回归采样，方法本身可迁移到其他 Agent 交付流程。
GitHub 上的 Sentinel 是一个反欺诈规则安全测试平台：构建含 200 个账户、9,691 笔交易的合成银行，由 Red 智能体发起攻击、Blue 智能体提出新规则 R4，并由确定性代码在 500 户正常家庭与 48 次攻击的留出集上评分。演示轮中规则从捕获 8/48（17%）提升到 32/48（67%），无误报增加，红蓝智能体目前为无 LLM 的 stub，规则变更需人工批准。
GitHub 仓库 llm-frontier-reports（Ryuuko-2231）公开存放自动化 LLM 前沿追踪工作流生成的每日报告。报告按 daily/YYYY/YYYY-MM-DD.md 的目录结构组织，自动生成后推送到仓库，供公开阅读与存档。
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。
Oxygen56 开源 MoltWeave v0.2，探索机制级持续递归自我改进，对记忆、检索、工具路由、恢复、提示词和改进策略提出变更，模型权重与外层权限边界保持固定，初始实现执行有界表达式 IR 而非任意生成的 Python。v0.2 正式读数为 20 轮 × 10 流 × 三臂协议，联合演进 M/P 终端 177/260，低于固定 M/P 基线的 214/260 达 14.23 个百分点，未能确立演进 P 的独立收益；停用记忆读写时降至 96/260。历史 v0.1 冻结四轮协议中联合运行 held-out 从 39/70 升至 65/70，但固定 P 对照达 67/70，同样未能确立隔离 P 收益，外部 24 题 SQuAD 检查零增益。
kolezka 发布 Claude Code 插件 self-improvement-loop，会话 hooks 记录事件，后台 worker 对会话做反思，同一模式出现 3 次即触发 curriculum 在分支上起草技能、hooks、规则或 agent，经人工接受后注入后续会话并按使用评分。支持 Claude Code、Codex 和 OpenClaw 三种宿主，模型调用仅走本地配置的 OpenAI 兼容端点、claude CLI 或 system-one API，温度固定为 0，MIT 协议开源。
dogaozden/degree-diameter 项目用以 Claude Haiku 5.5 为变异算子的进化程序搜索，为二部 degree–diameter 问题刷新 8 项纪录（如 (7,4) 从 346 提升到 359，(11,4) 从 1734 到 1774），并提出覆盖三个纪录的 +2 定理。所有纪录图与定理均在 Lean 4 中通过内核校验，搜索最多同时运行 48 个云端 island（384 个 Haiku 智能体并发写作，共约 32500 个程序），纪录与证明代码在 GitHub 开放，尚未提交 Combinatorics Wiki 表格。
推荐理由：原文完整给出八项记录、定理内容、Lean 证明与可复现脚本，读者可以自行验证并用同样方法跑自己的搜索。
开发者在 8GB VRAM GPU 上从零训练 mini-AGI（动态持续学习模型）一个月，并公布基准测试结果。测试对比了 frozen 与 best effort 两种模式，后者允许模型在评测数据集上随任务特化，展示了一般 LLM 不具备的持续学习能力。项目完整代码和权重已在 repo 公开。
steromano 在 GitHub 开源 Oracle，一个自改进 LLM 预测评测框架，把记账、结算、打分等确定性环节放在纯 Python 的 src/oracle/ 包中，只通过 oracle CLI 访问状态，判断环节交给 Claude Code 驱动 markdown skills。状态为 git 跟踪的 append-only JSON 账本，模型不直接改 data/ 也不读 data/sealed/，盲测由 Python 强制执行；预测须 oracle commit 成功才算存在，概率钳制在 [0.01, 0.99]。
推荐理由：原文给出完整的架构与工作流设计，读者可以照着复现一套用 Claude Code 做判断、Python 做确定性计分的预测评测系统。
论文提出 HarnessMM，通过受保护的决策复用与递归自我改进（RSI）降低 Agent harness 的 token 消耗，actor 权重保持不变。在 HumanEval 上，Codex 成功率保持 90.82%，Tokens/task（k）从 66.72 降至 47.02（节省 29.54%）；DeepSeek Harness 成功率从 71.43% 升至 85.71%，Tokens/task（k）从 96.28 降至 11.62（节省 87.93%）。MBPP 消融显示成本比单次使用图低 26.91%，比保留回调低 19.52%。
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。
qiskit-community 开源 qcode-discovery 仓库，通过 OpenEvolve 与 LLM 集成组成的进化循环搜索双变量自行车（BB）及扰动 BB（PBB）量子 LDPC 码，候选码经 GF(2) 秩、BP-OSD 距离估计和 MILP 精确距离的多级评估级联打分，以 FOM=kd²/n 排序。该仓库支撑两篇论文：weight-6+ 码的 5 轮 campaign 发现 465 个码（arXiv:2606.02418），weight-5 码的 4 轮 campaign 保留 1,142 个提案（arXiv:2610.06623）。
腾讯推出 TGR-EvoDAG，一个面向生成式推荐（GR）的多智能体代码演化框架，将代码演化建模为 DAG 以维护多条演化分支并合并互补创新。该框架引入阶段感知成本规划与主动下游协同适配，在 Amazon 公开数据集上离线指标最高提升 37.4%，Agent4Rec 模拟用户满意度提升 19.7%。在腾讯大规模商业媒体平台部署中，演化后的 GR 离线 Hit@1 相对提升 12.16%，线上 CTR 统计显著提升 0.40%。
研究者提出 CAKE，一个面向 Ascend NPU 可部署自定义算子的 CANN 原生系统，结合自适应多 DSL 路由、生成与进化双模式及 CAKE Book 知识复用。在 Ascend 950PR 上 53 个 CANN-Bench v1.1 算子测试中，CAKE 标准集用例通过率 100%（1,060/1,060），隐藏集 98.28%（4,167/4,240），相对基线平均 1.334× 加速；Evolution 模式使 EngramGateFusion 聚合设备时间降低 46.6%。
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。
tatra-labs 在 GitHub 开源 kickmix-arena，一个无依赖的开源竞技场，供 AI 智能体发现更省代价的可逆量子电路，按 Toffoli 数 × 比特数（T×Q）评分。它补上了 Gu、Kemeny、Yelin 和 Lukin（Harvard、Anthropic、QuEra，2026 年 10 月）论文中未发布的评估器，提供 add32、cmadd8、modinv251 等任务的起始电路与已验证基线，任务文件夹可直接接入 lethe 等智能体框架；验证采用 4096 条位切片轨迹的精确模拟，候选电路在独立进程中重建并由评分器重放，地址为 https://github.com/tatra-labs/kickmix-arena。
推荐理由：开源了论文缺失的验证与评分环节，依赖免费、可本地复现，适合想自跑智能体搜电路循环的读者。
sproutagentai 开源 MEVHOOD 仓库，其研究智能体 Mevy 对 Robinhood Chain / Uniswap v3 公共报价做块锚定观察，将候选策略与冻结对照在相同数据上配对实验，提出经人工审批的有界策略改动。研究战役持续至 2026 年 10 月 28 日 18:21 UTC，三份自动 OpenAI 报告均返回 NO_CHANGE，合约未部署，livePromotion 保持 DISABLED，仓库明确声明未建立盈利改进与七日正常运行时间。
GEAR 项目发布论文网站，介绍其用于 LLM Agent Harness 递归自我改进（RSI）的开放通用进化架构。该网站为纯静态站点，无构建依赖，由 GitHub Pages 发布主分支根目录，可用 python3 -m http.server 本地预览。Remotion 动画源文件随主 GEAR 项目维护于 media/gear-loop/src/paper-site/ 目录。
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。
GuideEvolve 是一个结合专家引导与 3Ts 机制（Think Fast and Slow、Throwback、Termination by choice）的自进化智能体框架。在 MGSM 上达到 89.8% 准确率（Gödel Agent 为 90.6%），MMLU 上 89.1%（对手 87.9%），方差降低 25-59%。其进化成功率达 100%（基线 82%），优化迭代次数从 30 次降至约 15 次。
论文提出 HGM-Dual，一个面向规划智能体的诊断引导式 harness 进化框架，将智能体进化表示为谱系感知上下文，并采用错误条件下的双路径子代生成。该方法在 case accuracy 上较最强基线最高提升 14.45%，并以 2x-4x 更少的评估预算达到 HGM 变体的最终性能。
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。
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。
GitHub 上新开了一个名为 Fyosamu/thumb-bot 的仓库，包含 bot、factory、projects、state、yt_auth 等目录，以及 BUILDLOG.md、puzzles_pool.jsonl、topics_bio.txt、topics_sci.txt 等文件。正文仅为仓库目录结构，未披露具体功能细节。
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。
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。