新闻、仓库与研究，按时间排列。
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%。
研究通过反向传播展开的经典求解器，学习 MAX-CUT 连续罚松弛的调度。状态自适应的双线性（乘法）调度可分布外泛化，在 15 个种子上优于未训练基线（t=4.1）；相同输入输出头的加法消融在分布内与双线性无统计差异，但分布外表现差于自身基线（t=-11.7）。该差异在 30 轮 weight-decay 扫描中持续存在，表明求解器状态进入调度的方式（而非状态自适应性本身）是与分布外迁移相关的架构区别。
arXiv 论文 2610.32770 将 on-policy 自蒸馏重构为自训练框架，仅凭粗粒度高层主题描述，由模型自行合成问题与特权推理轨迹，不依赖任何人工提示或答案。实验覆盖文本与多模态领域，模型在标准语言基准和视觉问答上取得一致的自我提升，且未自训练领域能力得以保留。
arXiv 论文研究 LLM 智能体在蛋白质口袋中优化配体时，能否把历史探测产生的编辑经验通过经验库迁移到从未见过的口袋。以编辑位点的接触、动作和轮次作为 key 查询 CrossDocked2020 测试集口袋的日志，经验库能清晰区分改善与恶化编辑，但可迁移的信号主要描述编辑本身及生成的分子，而非靶点；直接指明靶点可带来数倍更清晰的区分。在此表示与查找方案下，经验库更适合为智能体自身的候选分子排定对接优先级，而非直接规定要构建什么。
论文提出 Confusion-Aware Skill Evolution（CASE），首个面向多模态情绪识别的 agent-skill 框架，用稀疏自进化的 EmotionSkill 库处理语义相邻情绪间的系统性混淆，推理时动态检索技能并保持 MLLM 主干冻结。在 CA-MER、DFEW 和 EMER 上的实验显示，CASE 将 Qwen3-VL-8B 在 CA-MER 上的平均准确率从 46.80% 提升到 59.13%，且学到的技能可在不同冻结的 MLLM 主干间迁移。
LeafSkill 提出一种外部复用层，通过语义检索落地经验、将动作模板绑定到当前对象与可执行动作，并使用轻量 1.7B 选择器为递归 LLM Agent 选择动作。在 200 个 Robotouille 任务上完成 137 个，超过 ReCAP 的 121 个（68.5% vs. 60.5%），并在两者均完成的 106 个任务上减少 Qwen3.5-27B token 消耗 14.42%、调用次数 14.08%。技能保持在模型参数之外，冻结选择器可采纳 97.34% 的未见技能类型。
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%。
研究者提出多轮 RL 框架 SOPO，通过教师模型在 rollout 中依据 ground truth 提供间接提示的苏格拉底反馈机制，缓解片段级幻觉检测中的奖励稀疏问题，并以 Turn-based Advantage Scaling 惩罚冗长偏置。SOPO (4B) 在 RAGTruth 上达到 SOTA，超过 GPT-5 等专有模型和标准 RL 基线，在四个域外基准上的平均分高于 GRPO，与 CAPO 互有胜负。1.7B 和 4B 模型及训练、评估代码已开源。
研究者提出 HERD（Harness-Evolving Recursive Distillation），一种混合持续学习框架：在 harness 中高效学习，并通过带双锚点的漂移约束知识蒸馏把经验内化为累积能力，抑制灾难性遗忘。在 TRACE+17 的 25 阶段任务流上，在固定内存与计算预算下，HERD 在新任务习得上匹敌最强参数化基线，同时遗忘最少、通用能力保持最好。
研究者提出 ReflectPO，一个用于长程任务中自主错误恢复的强化学习框架，包含反思引导采样和树结构信用分配两个核心组件。在两个长程工具使用 benchmark 上，ReflectPO 在多数领域超越现有基线，平均总体性能最佳。分析显示该方法能提升 Agent 识别自身偏差、从错误状态恢复并持续推进任务的能力。
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%。
研究者提出多方向 Perturbation-Rewrite Search（PRS）框架，利用 LLM 自动设计 NP-hard 组合优化问题的启发式算法。PRS 通过扩展、压缩与导向三个方向探索启发式设计空间，并采用带自适应算子控制的广度优先搜索，防止过早收敛。在多类组合优化任务上的实验显示，PRS 能持续发现高质量启发式算法。
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。
一项 arXiv 研究提出 Behavioral Localization 方法，通过对比冻结 Agent 有无文本技能时的行为差异，定位对技能效果贡献最大的轨迹位置，再用这些位置监督训练短软提示。在 SpreadsheetBench 上用冻结的 Qwen3.6-35B-A3B 实验显示，轨迹中前 10% 的位置捕获 96.12% 的正向技能增益；共享提示设置下成功率从全轨迹监督的 30.36% 提升至 36.79%，任务特定设置下达到 57.38%，超过完整文本技能和 OPCD 基线。
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。
RubricOpt 是一个让策略模型在偏好优化中自修订语义评分标准（rubric）的框架：模型诊断自身无评分标准时的输出，修订未覆盖重复失败的条款，并通过确定性门控校验证据引用与语义锚点。修订后的 rubric 在训练中引导 DPO，评估时移除。在能力与开放式生成基准上，rubric 条件化优于普通 DPO，但收益与回退因模型和数据集而异，修订的增量效果喜忧参半。
ExpEvolve 提出在 AlphaEvolve 类进化编码智能体中注入“想法级”抽取与控制，从程序中发现解释得分差异的高层因素，并给出其提升样本效率的理论条件。在 11 个开放式数学任务上，ExpEvolve 将最终性能和样本效率最高提升至 5.0x，改进还可迁移到 4 个其他 LLM 及 MLS-Bench 的 6 个机器学习任务。
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%。
论文提出 Agent S4，一种自主计算机使用智能体，从任务经验中构建可演化的智能体界面：元智能体在无成功标签的合成任务轨迹上构建并修订界面与用法知识仓库，再通过基于种群的进化按未见验证任务的表现筛选。在 OSWorld V2 上，Agent S4 搭配 Qwen3.8-27B 与演化界面仓库取得 21.3% binary score，为固定界面同模型的 3.8 倍，高于 GPT-5.5（13.0%）和 Claude Opus 4.8（20.6%），成本约为后两者的 4.3% 和 1.5%；在 ScienceBoard 上同模型成功率从 41.4% 提升至 58.6%。代码已开源。
推荐理由：论文提出让智能体自主演化操作界面，用无标签轨迹和种群进化构建接口库，并给出 OSWorld V2 与成本对比数据。
论文追踪七个开源 RL 后训练框架的提交历史，并关联 2025 年 1 月至 2026 年 6 月的 6939 篇 arXiv 论文。在 1598 篇提出通用 RL 训练方法的论文中，只有 37 篇被至少一个框架纳入；每季度队列在 180 天内纳入数量稳定在 5 到 7 篇，而队列规模从 72 篇增至 386 篇。被纳入的论文更常训练 30B 及以上参数的策略（41% 对 10%），更常修改现有损失中的系数、clip、mask 或权重（29% 对 9%）；两个差距在剔除框架维护公司自身论文后依然成立，而代码开源比例在两组中相同。超过九成未被纳入的方法在框架 issues 中没有任何提及或引用。数据以追踪器形式发布，链接训练失败与框架实现并列出各框架贡献规则。
推荐理由：论文用提交历史量化了 RL 论文进入开源训练框架的真实比例，数据可帮助读者评估方法复现和框架选型的落差。
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。
Zihan Chen发布arXiv论文（arXiv:2610.27610），对2026年10月冻结的114项递归自我改进（RSI）研究全文编码，其中90项自称RSI。结果显示90%报告了产品评估，但仅60%在选择未用任务上评估，仅22%审计两次以上完整循环；26项声称改进流程的研究中只有4项在同一起点和匹配预算下比较前后流程，作者据此提出将每项声明与对应评估设计绑定的报告标准。
推荐理由：论文用统一编码框架量化了RSI研究的证据缺口，指出可重复性和改进流程验证远弱于产品评估。
研究者提出一种 agentic 工作流，让 LLM coding agent 在商用基带 SoC 上实现算法、优化到 agent 自己编写的向量汇编，并在芯片上验证。该流程在 6G4All 平台上的 AI 发现的 OTFS 检测器组合上展示，产出 12 个可在硅片上周期精确运行的内核，优化版本每帧 18k-405k cycles（30-660 μs）；其中依据芯片实测成本生成的新检测器比移植版少 13.9% cycles 且误码率相当。
AllPath 是一个接入真实模拟券商账户的个人 LLM 交易智能体，采用三层验证架构：确定性代码规则引擎执行风险限制和完整性检查、智能体在有迭代上限且无行动工具的前提下夜间自我复盘、人类通过审批界面验证判断。系统先运行两周半的全部自我修订人工把关，再运行五周让反思修订在代码门控下自动生效；期间人类否决了 2 个通过全部代码检查的提案，并删除了智能体自行添加的 19 条规则中的 11 条。
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。
Rui Shi 等发布 arXiv 论文 WeAct，在冻结骨干上训练能力专属 LoRA 适配器，并把适配器选择加入 Agent 动作空间，用原生 tool-calling 接口按需组合能力。在 8 个 deep-research 基准上，Qwen3-32B 加 WeAct 比全量微调平均准确率高 6.2% 且计算更少，比最强静态 LoRA 合并方法高 27.5%，并支持不改动骨干的模块化持续扩展。
推荐理由：把适配器选择纳入 Agent 动作空间来缓解灾难性遗忘，在 8 个 deep-research 基准上给出了与全量微调的对比数字。
论文提出 SELM（Self-Evolving Library Management）框架，将 LLM 智能体技能进化建模为库级管理问题，通过维护技能置信度与效用信号，联合管理技能检索、更新与生命周期。SELM 引入效用感知检索、Map-Reduce 定向更新及基于有效性的技能保留/剪枝机制。在四个覆盖多任务与执行环境的 agent benchmark 上，SELM 在多数设置中持续优于对比方法。
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。
研究团队推出 DrugHarness，一个面向计算药物发现的可进化智能体框架，集成超 80 种科学操作，并可通过条件化技能进化持续改进。在 MolBench 上，无进化状态下其亲和力比较准确率超过 MolClaw-CC 报告结果 10.8 个百分点；技能进化使 Qwen 的亲和力比较准确率从 62.2% 升至 81.1%。在 HPK1 前瞻性研究中，合成化合物的细胞 IC50 达 14.19 nM，较最佳输入参考提升 2.64 倍效力。
GLOBE 是一个智能体框架，通过不断演化的分字段行为手册存储优化知识，让语言代理在生成式搜索的电商产品优化中持续自我改进。每轮由 Editor 应用行为并根据排名反馈、Reflector 转化为行为更新，Moderator 去重、Curator 提交更改并停用有害行为。实验显示结构化行为优于整体式提示词优化，且在未见过的品类上依然有效。
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。
论文提出 LM2LM，用强化学习训练大语言模型生成语言模型改进提案，并以研究世界模型（RWM，一个冻结 LLM）从真实实验记录预测提案收益作为奖励，定期执行高排名提案以更新上下文保持反馈可靠。在八个自回归与扩散 LM 开发环境中，Qwen3.8-27B 经 LM2LM 训练后在留出任务上超越获得 300 条真实实验记录的 GPT-6-sol，数据生成成本降低 33%，并能泛化到训练未见的模型家族。论文链接 https://arxiv.org/abs/2610.23344v1
推荐理由：论文用研究世界模型替代真实训练反馈来训练改进提案模型，并给出跨八个环境与 GPT-6-sol 的对比数据，方法可参考。
arXiv 论文提出错误截断事后蒸馏方法，解决轨迹级技能蒸馏与 GRPO 结合时错误动作后监督与当前状态失配的问题。该方法按轨迹结果与错误边界路由两类事后技能：Positive skills 强化成功轨迹及错误前决策，Negative skills 针对关键错误进行修正，错误后缀则仅由 GRPO 优化。实验显示其在任务表现与细粒度 credit 分配上有竞争力。
ornith-ai 发布 Ornith-1.5-122B，一个 122B MoE 模型，将 Ornith-1.0 的自我改进循环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训练任务并改进策略。模型支持 262,144 tokens 上下文（YaRN 缩放后约 1M），可单张 80GB GPU 部署，并提供量化 Mobile 变体。基准中 SWE-bench Verified（non-hack）84.5、TerminalBench 2.1 为 81.2，评测采用防 reward hacking 措施并以 Claude Opus 作为 judge。
推荐理由：模型卡同时给出多基准成绩与防 reward hacking 的评测细节，读者可对照同参数量级模型比较编码与智能体表现。
arXiv 论文提出 Cold-Start Failure-Only Evolution（CFOE），让 LLM Agent 在无先前经验、无外部评估信号的情况下只从失败交互中学习。跨三种自进化范式、多个 LLM 骨干和四个交互环境的实验发现一致的修复-泛化差距：失败经验能修复已失败任务，但对未见任务的持续改进有限；Agent 常误解失败，验证正确的经验也难迁移，而成功轨迹能显著提升泛化。
推荐理由：论文用统一框架量化了只从失败经验中学习的效果边界，指出修复与泛化之间的差距及成功轨迹的作用。
研究者提出 AutoSFT，一个用于监督微调（SFT）数据自动化研究的多智能体系统，由 meta agent 分离执行与分析，并调用 synthesis 子智能体补充数据池无法覆盖的操作。相比单智能体，executor 将上下文丢失减半，分析子智能体使 IFEval 提升 +6.5，合成再加 +3.4 IFEval 和 +2.9 IFBench；同一流程迁移到代码任务可带来 +3.7 MBPP+。所有结果均基于每轮从基座模型重新训练，结论表明自动化 SFT 数据研究更依赖覆盖多样化的数据操作。