新闻、仓库与研究，按时间排列。
GitHub 开源项目 Civilization Spark 是一个 C++23 多智能体 LLM 实验台，13 个因子共享同一个 llama.cpp 模型和 KV 上下文，各自绑定不同的 AI 学习路线，通过辩论、学习、淘汰和重生探索“何为生命第一因”。项目采用 KFL-M v4 压缩通信、PostgreSQL 18 持久化和自定义 CUDA kernel，在 RTX 3060 Laptop 6 GB 上 13-Agent 单轮推理约 1.4–2.0 秒，22 项核心单元测试全部通过，代码以 MIT License 开源。
Google 开源了 Harness2，可将任何 AI harness 变成随时间自我改进的系统。harness 指模型外围的一切，包括系统提示词、工具、记忆、技能和子智能体；agent 会为每个任务提出修改、运行多个候选版本并按表现择优，无需正确答案或评分器，模型权重不变，学到的改进可跨任务延续并保存。Google 用 Gemini 3.5 Flash 和 GLM-5 在法律、办公和专业工作基准上测试，一轮修改即超过原始 harness，多轮后分数更高。GitHub 地址：https://github.com/google-research/harness2
推荐理由：原文说明了 Harness2 让智能体自行改进外围 harness 的机制，且无需标准答案即可比较候选版本，方法可迁移到本地部署场景。
Zachary1850 在 GitHub 开源 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码 Agent 分为四级，从 AutoResearch Loop 到带自改写 Agent 的对抗 Arena Loop。实验显示固定基准会制造虚假信心，Level 1-3 在邮件验证原始测试上得 90-100%，在 Arena Loop 对抗测试集上跌至 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 在 snake 任务上以 31.1 分胜出且成本仅为 Arena 的 1/20（$0.03 vs $0.63 每任务）。框架支持断点续跑、自定义任务，全部实验可用 python run_all.py 一键复现。
ajaved1205 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch 循环、结构化反馈循环、重写自身源码的 HyperAgent 循环，以及代码 Agent 与测试 Agent 对抗共进化的 Arena 循环。实验显示固定基准会制造虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得 90-100%，换到 Arena 对抗测试套件后降到 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最佳，snake 得 31.1 分且每任务成本 $0.03 仅为 Arena（$0.63）的 1/20。
推荐理由：原文给出四个等级的完整实验数据，固定基准与对抗基准的分数落差能说明自改进方案的脆弱点在哪。
作者开源 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch 循环、反馈循环、重写自身源码的 HyperAgent 循环、以及对抗共进化 Arena 循环。实验显示固定基准会造成虚假信心，Levels 1-3 在 email validation 原始测试上得 90-100%，在 Arena 对抗套件上降至 62-66%；Feedback Loop 在 snake 上得 31.1 分且成本仅为 Arena 的 1/20（每任务 $0.03 对 $0.63）。仓库支持自定义任务、checkpoint 恢复和 run_all.py 一键跑全部实验。
推荐理由：作者用三组任务横向对比了四个层级的自我改进循环，给出了固定基准得分虚高与成本差距等实测数据。
KevinHill802 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自我改进代码 Agent 分为四个等级：AutoResearch 循环、带结构化反馈的审查循环、重写自身源码的 HyperAgent 循环、对抗共进化 Arena 循环（含 1v1 和 4-agent 锦标赛）。实验显示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%，在 Arena 对抗套件上跌至 62-66%；Feedback Loop 性价比最佳，胜 Snake（31.1 对 29.2）且成本仅为 Arena 的 1/20（$0.03 对 $0.63 每任务）。框架支持自定义任务、断点续跑，并可在终端观看 Snake AI 对局。
sakura3904 在 GitHub 发布 self-improving-agents 框架，把自我改进代码智能体分为四级：AutoResearch Loop、Feedback Loop、重写自身源码的 HyperAgent Loop、以及对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准会制造虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原始测试得分 90-100%，换到对抗套件跌至 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 则是最佳性价比，snake 得分 31.1 胜过 Arena 的 29.2，成本仅为其 1/20（每任务 $0.03 vs $0.63）。框架支持自定义任务、断点续跑，并附完整实验结果与跨级对比脚本。
christopherrobert2171 在 GitHub 发布 self-improving-agents 开源框架，把自我改进代码 Agent 分为四档：AutoResearch 循环、结构化反馈循环、可重写自身源码的 HyperAgent 循环、以及代码 Agent 与测试 Agent 对抗共进化的 Arena 循环。实验显示固定基准会带来虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上达 90-100%，换成对抗测试集后降到 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 以 20 倍更低的成本（$0.03 vs $0.63 每任务）取得与 Arena 相当的性价比。框架支持 checkpoint 恢复、自定义任务和跨级对比分析。
KonstantinosKumar89802 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码 Agent 分为 AutoResearch、Feedback、HyperAgent、Arena 四个层级并附完整实验数据。结果显示固定基准会带来虚假信心，Levels 1-3 在 email validation 原测试得 90-100%，换成 Arena 对抗套件掉到 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 以 20 倍更低的成本（每任务 $0.03 对 $0.63）取得相近性能。
JamesSokolov 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，提出从 AutoResearch Loop 到对抗性 Arena Loop 的四级自我改进代码 Agent 架构。实验显示固定基准会制造虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原始测试上得 90-100% 但在对抗套件下降到 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最优，snake 得分 31.1 高于 Arena 的 29.2 且成本仅为其 1/20（$0.03 vs $0.63 每任务）。仓库支持 checkpoint/resume、自定义任务接入，并提供 run_all.py 一键跑全部实验与结果分析。
ToukoUrsin 在 GitHub 发布 factory-autopilot，这是 Recursive Agents Hackathon（Crusoe × Cerebral Valley）的参赛项目，一个能改写自身 playbook、工具和角色的维护 Agent 团队。候选改动须在未见过的种子上通过配对门控验证，安全动作数不得增加才被保留。留出考试（12 seeds 201–212）显示团队从 N 代的均分 66.5 提升到 N+3 代的 92.8，不安全机器人动作从 21 降到 0；门控保留了 verifier_role、deadline_sweep 和 reorder_buffer，拒绝了使不安全动作从 0 升到 15 的 fast_track。
作者发布 self-improving-agents 仓库，将自我改进代码 Agent 分为四级，从 AutoResearch Loop 到带 4 智能体锦标赛的 Arena Loop 对抗协同进化。实验显示 Level 1-3 在 email validation 原始测试上得 90-100%，在对抗套件上跌至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 以 $0.03/任务的成本取得接近 Arena 的成绩，成本约为其 1/20。框架支持自定义任务、检查点恢复，并可观看 Snake AI 在终端运行。
kdegroot00444 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch Loop、Feedback Loop、HyperAgent Loop（智能体重写自身源码）和 Arena Loop 对抗共同进化。实验显示固定基准产生虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得分 90-100%，但在对抗套件上跌至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最佳，snake 得分 31.1 高于 Arena 的 29.2，成本仅为其约 1/20（每任务 $0.03 对 $0.63）。框架支持 checkpoint/resume 和自定义任务。
foster32986 在 GitHub 开源了自我改进代码 Agent 研究框架，把自我改进分为四级，从 AutoResearch 循环到带种群动态的对抗 Arena 循环，并附 Snake、客服、邮箱校验三个任务的横向实验结果。关键发现包括固定基准会制造虚假信心，Levels 1-3 在邮箱校验原始测试上得 90-100% 但在对抗套件上降到 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 在 Snake 上以 31.1 分胜出且每任务成本 $0.03，约为 Arena 的 1/20。框架支持 checkpoint 续跑、自定义任务和终端观看 Snake AI 对局，Level 3 的 meta-agent 可重写自身源码并有三阶段崩溃恢复校验。
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。
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。
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。
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。
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。
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 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。
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。
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。
arXiv 论文提出 AGORA 框架，独立变化团队构成与相互依赖结构（协作、从众、竞争）来研究自演化多智能体系统（MAS）的演化。在网页搜索、代码库理解与文档问答任务上发现：仅演化很少带来提升，合适的脚手架最多比单独演化的强智能体高出 25 分；其机制是把权威移交给最有能力的成员、其余成员退居辅助，且该成员在团队中成长后优于同一模型单独使用。
推荐理由：论文用 AGORA 框架把团队构成与依赖结构拆成独立变量，给出社会脚手架影响多智能体自演化的实验数据。
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。