新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
arXiv 论文提出 Physical Recursive Self-Improvement（Physical RSI）概念，指物理经验驱动机器人能力及其改进过程的持久更新。作者给出 L0-L5 分级框架，区分能力层与元层更新、任务内与跨任务收益，并指出在噪声观测、连续动态、试错成本高与不可逆后果下，现有文献尚未真正实现该定义下的 Physical RSI。研究优先级包括可靠反馈、因果归因、安全保持与基准评测。
opencode-ralph-rlm 是一款开源 AI 编程辅助工具，通过 Ralph 外循环把控整体任务、RLM 内循环递归细化代码，并支持 sub-agent 拆分子任务。工具以文件为核心组织工作、基于 TypeScript 构建，支持多语言项目，无需编程知识即可上手。运行需 4 GB 以上内存（大项目建议 8 GB）、500 MB 磁盘空间及网络连接。
Reddit r/LocalLLaMA 网友发帖质疑 RLM（递归语言模型）是否只是炒作：此前热度很高，如今讨论和实践中几乎没人使用。RLM 由主 orchestrator 和子智能体组成，双方在 Python 环境中存数据、执行代码、调用子智能体，目标是让最少 token 进入 orchestrator 上下文，子智能体还能递归调用新子智能体。作者认为这可缓解 opencode 中上下文膨胀导致的频繁压缩问题。
GitHub 上线 plectis-zenith 仓库，核心是让语言模型权重保持固定的图结构推理流程：Lab 选择资产并预测结果，Oracle 对比冻结预测与现实，Evolve 由智能体提出修改并在后续匹配运行中验证是否有效。当前 FNSPID 适配器仅提供 AA 价格与文章数据，尚无已测版本建立起预测优势。
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。
研究者提出 Heterogeneous Agentic CoEvolution（HACE）框架，通过监督学习改进专用基础模型，同时用 on-policy 强化自训练训练 LLM 智能体，并用进化搜索优化二者的交互方式。在推荐系统、蛋白质功能预测和晶体稳定性预测三个领域，HACE 在主要任务指标上均优于被评测的自改进方法。
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。
研究者提出 Marvo，一种无需标注数据的视觉智能体自我进化方法：由 challenger 从无标注图像生成问答对，solver 通过强化学习在解题中学习工具调用。challenger 引入边际奖励，即 solver 有无工具时的性能差，形成自适应课程，在智能体推理、视觉搜索、数学等基准上平均准确率最高提升 7.1%。
AICP-BIO-1 · Java 是 AICP 协议的 JVM 实现，支持 LLM 将 .java 文件写入 src/plugins/ 后由 FileWatcher 借助 WatchService 加 2 秒周期扫描实现在进程内动态编译与热加载，无需重启，编译失败最多重试 5 次。插件通过 @DEPS 声明依赖即可自动从 Maven 镜像下载 jar，函数签名 (Envelop, Agent) → Envelop 即路由契约。系统要求 JDK 21+ 和 Maven 3.10+，HTTP 网关、WebSocket 和文件上传分别运行在 9000、9001、9002 端口。
Nous Research 推出 hermes-agent-evolution，一个具备自我改进能力的 Hermes 智能体，可自主研究改进、每日自动更新，并从经验中创建和使用中改进技能。它内置 cron 调度器、FTS5 会话搜索与 Honcho 用户建模，兼容 agentskills.io 开放标准，支持 Nous Portal、OpenRouter、OpenAI 等任意模型且可随时用 hermes model 切换。提供一条 curl 命令安装升级，可运行在 $5 VPS、GPU 集群或 Daytona/Modal 无服务器环境。
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。
Taoyong Cui 等人在 arXiv 发布 RSI-Anything（arXiv:2610.13912），一个基于 JEPA-Anything 的领域通用递归自我改进（RSI）框架，用预测式世界模型指导动作与学习数据选择，并通过组件与兼容性检查决定更新后策略-模型对的保留。代码修复中成功率先从静态验证器的 26.3% 提到预测选择的 29.2%，经世界模型适配后达 31.2%；GUI 任务完成率提高且平均动作减少 39.4%；五个连续策略版本使实验室规划得分从 21.80% 升至 46.01%；40 次实验预算下反应优化平均最优产率 96.15%，优于贝叶斯优化的 82.16%。
推荐理由：论文用预测式世界模型替代昂贵外部反馈来驱动递归自我改进，并给出代码修复、GUI、实验规划等多域的可复核数字。
研究者提出 MC-EvoBench，一个用于审计 Minecraft 智能体经验驱动自我改进的受控基准，含 19 条注册进化链（12 条主评测链、7 条校准/探针链）及三个图对齐配对探针族。基准将任务表示为任务状态图，设置阶段级环境验证器，仅允许声明的 agent 工件跨越源-目标边界。结果显示 planner 支持变体与 controller 变体间存在持续的直接能力差距，而相关经验未带来稳定迁移，各置信区间均含零。
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。
GitHub 开源仓库 Awesome-Self-Improving-Agents 汇集自我改进智能体系统的论文、benchmark、博客、播客、视频和课程等资源，欢迎社区通过 PR 贡献。该仓库配套综述《Self-Improvements in Modern Agentic Systems: A Survey》（arXiv:2607.13104），按两条正交轴组织分类：Foundation Model Improvement（含内在生成示范、内在评估反馈、外部探索经验）与 Scaffolding Improvement（提示词、记忆、工具、完整 scaffold），并收录 Self-Instruct、Constitutional AI、TTRL 等代表文献及其时间线。
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。
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。
研究者推出自进化智能体框架 EmbodiedRSI，让机器人自主决定探索方向，并将物理交互转化为代码与技能改进。其采用 Fast-Slow 双系统架构，用 Hypothesis Graph 维护竞争性代码与技能假设。在 RoboCasa365 上总体成功率达 77.0%（最佳基线为 40.1%），LIBERO-Pro 上达 86.8%，并可零样本迁移到真实机器人，多任务成功率为 71.3%。
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。
twaldin 在 GitHub 开源了 Hone，一个针对固定可测目标的实验性代码优化引擎：模型优化器在沙盒中提修改，受信评测代码在固定容器中测量并只保留优于基线的候选，写代码者无法自评。已公布的窄域结果包括 Leduc CFR+ 求解器在固定计算量下验证 q 从 0.8453 升至 0.8599、封存 holdout 从 0.7733 升至 0.7899；早期 Python 版为 Claude Haiku 4.5 演进的系统提示词把 9 个未见 bug 的解决率从 65% 提到 85%。递归自优化实验已跑通但尚未证明跨任务迁移，结果未经独立复现。
推荐理由：作者把写代码的模型和评分的受信评测分离，并给出保留证据的实测结果，读者可以了解这种优化闭环的适用边界。
jordanking211 在 GitHub 发布 awesome-rsi-classified 仓库，按系统实际修改对象将递归自改进（RSI）及相关自改进 Agent 技术分为提示词、记忆、技能、工作流、hooks、Agent 自身源码、任务程序、模型权重与研究产物九类。索引收录 71 个方法条目、37 个评测与背景条目，逐条给出关键源码路径等分类证据；作者强调源码静态核查不等于完整审计或性能复现，且提示词优化、技能积累不能一概当作优化器自身递归变强的闭环。
推荐理由：这份索引按系统实际修改对象给71个自改进方法分类，并区分源码核查与论文层证据，读者可借它避免把提示词优化误当递归自改进。
stwhwing 发布 pi-evox-lab，将 Pi 编码智能体的任务轨迹接入自进化引擎，通过受控实验量化经验继承收益：注入已验证修法后，确定性陷阱任务上 token 降 55.3%、陷阱特异错误 11→4，跨陷阱类别与 agnes-2.5-flash / deepseek-v4-flash 复现。仓库含闭环编排器、审核守卫与召回实现，0.15.0 修复中文分词等四个召回断点，并诚实指出生产会话可蒸馏样本密度低、注入遵从度依赖模型等边界。
推荐理由：作者用受控实验量化了智能体经验继承的收益与失效条件，并给出可直接复用的闭环 Harness 与四类召回断点修复。
SourceShift 开源了 mini-ork，一个面向 AI Agent 的任务操作系统，用 classify→plan→execute→verify→reflect→reduce 流程，以 Docker 沙箱中的真实执行结果（测试、类型检查、schema）而非模型自评来验证修改。实测中在对抗性 SWE-bench 语料上 21 个 PROVEN 判定全部正确、0 次误判放行；基于仓库历史 held-out 任务解题 22/40（55%），单证书约 $0.03。项目以 Apache-2.0 许可发布，其自我改写 apply 循环可无人审批提升修改但默认关闭，作者明确提示需依靠版本控制与回滚命令兜底。
推荐理由：README不仅讲思路还给出实测数字，包括对抗性SWE-bench上21个判定全对与自我改写循环的风险警示，可作验证型Agent框架的参照。
Recursive Game Creator 是一个面向游戏体验的智能体开发框架，通过 Designer、Builder、Player、Reviewer 四个组件递归迭代，把粗糙的游戏原型打磨成有趣的游戏。该方法在 GameCraft-Bench 上取得 77.89 的 SOTA 综合成绩，在 GameASG-Bench 上严格任务成功率达 53.2%，较同模型基线提升 34.1%，运行时检查通过率 93.4% 为对比方法中最高。用户研究显示玩家游玩时间更长、评分更高，代码即将开源。
arXiv 论文提出 ScienceClaw 框架，将 AI for Science 智能体的持续自我进化形式化为固定参数的程序自我进化，统一任务求解、科学验证与程序更新。其配套评测 ScienceClaw-Eval 覆盖 23 个学科，通过序列任务流与独立重置评测衡量科学正确性、进化收益、保持率、跨数据集迁移和进化成本。框架仅当源任务重放复现修复且独立科学任务获得提升时才保留更新，代码已开源。
研究者推出 VeriFine，一个通过策略、训练课程与裁判共同演化来扩展验证的 Agent 框架。该框架包含 Policy Improvement Loop 与 Judge Improvement Loop：前者用 rubric 裁判诊断反复出现的失败并构建自适应课程，后者在验证成为瓶颈时选择性引入人类指导，通过 coactive calibration 修正裁判。在驾驶和机器人导航任务上，该方法在强化学习与监督微调中均实现了策略和裁判能力的持续自我改进。
David Condrey 在 GitHub 发布 misterdev，一个自主 LLM 构建编排器，可将目标拆解为任务，用锚定 SEARCH/REPLACE 编辑代码，并通过 build/test/lint/typecheck 门控验证每次变更，回归即通过 git 回滚。它以 CLI 或 MCP server 运行，基于 tree-sitter 符号图理解 Python、Rust、TypeScript/JavaScript、Go、Java、C/C++、C#、Swift、Kotlin 九种语言，支持跨 OpenRouter 的成本感知动态模型选择和隔离 git worktree 并行任务，还包含 AlphaEvolve 式自改进循环与双时间尺度工具库。
推荐理由：原文给出了完整的门控机制说明和 Aider polyglot 基准的分语言通过率，读者可以据此评估这个自主构建编排器的实际做法与效果。
franckolv-dev 在 GitHub 发布个人智能体 Ely 4.2（MIT 协议），可订号、发邮件、发 LinkedIn、管理日历并持续执行到目标完成。4.x 为完全重写，从上一版约 24 万行代码加 9 个 Docker 服务精简为约 1 万行 Python 加 3 千行界面、单进程加 SQLite；4.2 按角色设置推理力度，支持 ChatGPT 订阅内模型，并让 Ely 用自己的 GitHub 账号以 pull request 提交自我改进。支持 Chrome 扩展、Android PWA、Telegram、LM Studio 本地模型与多用户，部署命令为 ./ely.sh。
推荐理由：作者给出重写前后的具体对比，从24万行加9个Docker服务压缩到约1.3万行单进程加SQLite，可据此评估其架构取舍。
GitHub 上的 nullius 项目将 Dream-RSI 的递归自我改进机制应用于量化研究，在加密市场中发现预测性信号，并通过在评估层植入隐藏的 null 假设来度量假发现率。系统采用只读信任区、AES-GCM 加密 null 侧车和 gVisor 沙箱保证可复现性，核心产品是随时间改进、带已知假发现率的校准搜索与选择策略，而非交易策略本身。
jeffkit/recursive 是一个 Rust 编程智能体平台，核心为 ReAct 循环内核，外围提供 HTTP API、MCP（客户端与服务端）、多智能体编排和 TUI。支持 OpenAI、GLM/Zhipu、DeepSeek、Moonshot、MiniMax、Ollama、vLLM 等 OpenAI 兼容后端及原生 Anthropic 适配器，内置工作区路径校验、shell 超时和 max_steps 预算等安全机制，当前 API 版本为 v0.8.1，crate 以 recursive-agent 发布。
EvolvingAgentsLabs 发布开源项目 agentvcs，一个面向智能体的版本控制系统，把代码、目标、模型、trace 和子智能体群作为一个原子提交快照管理。Rust 核心 v0.1 开发中，通过 103/103 一致性测试；支持 fluid/crystallized 状态机、语义三方合并 --reconcile、多维回滚、进化诊断（Price 方程、Muller's ratchet 等）和 MCP server，纯本地运行、零依赖，Apache-2.0 协议，尚未上 PyPI。
推荐理由：原文给出了版本控制的具体命令、合并机制与诚实范围说明，读者可以据此评估这套 agent 运行时演化工具是否适合接入现有工作流。
lambda-symbolics 在 GitHub 发布终端 Agent Autolith（AL），它运行在活态 Common Lisp 镜像中，可观察、自省并在线修改自身代码与状态，并通过镜像代际、检查点和恢复镜像支持回滚与故障诊断。提示输入即 REPL，消息是 (prompt ...) 的语法糖，支持子 Agent 委派、递归推理（infer/rlm-complete，超上下文窗口输入按内容寻址切片处理）与独立 SBCL REPL 工具。支持 Linux、macOS、FreeBSD、NetBSD、OpenBSD 的二进制与 Nix 安装，Windows 需源码运行，ISC 许可，安装命令 curl -fsSL https://sh.lambda-symbolics.com/autolith | sh。
推荐理由：原文详细说明了这个运行在 Common Lisp 镜像里的终端 Agent 如何自检、回滚和恢复，架构思路与常见 Agent 明显不同。
Nous Research 发布开源智能体框架 Hermes Agent，主打内置学习闭环：从经验中自动创建技能、使用中自我改进、跨会话记忆与用户建模。支持 Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal 等平台接入，可切换 Nous Portal、OpenRouter、OpenAI 等任意模型提供商，提供本地、Docker、SSH、Modal、Daytona 等七种终端后端，可在 $5 VPS 到 GPU 集群上运行，并支持从 OpenClaw 一键迁移设置、记忆与技能。项目采用 MIT 许可，仓库地址 https://github.com/NousResearch/hermes-agent。
推荐理由：README 完整列出了学习闭环、七种终端后端和各平台安装方式，想自部署智能体的读者可以据此评估部署成本与迁移路径。
beita6969 在 GitHub 开源 ScienceClaw，一个基于 OpenClaw 网关的科研 Agent 系统，模型参数始终不更新，靠重放验证的可执行修复转化为版本化的 Skill 与 Operator 程序更新。在覆盖 23 个学科的 ScienceClaw-Eval 上，7 轮进化后 OOD 平均提升 16.45%，OOD 宏观成功率从 77.83 升至 91.30，98.23% 实例通过科学硬约束；消融显示分离提交 Skill 与 Operator 只保留 60% 增益。评测数据在 Hugging Face（beita6969/scienceclaw-64-samples），仓库采用 MIT 许可。
推荐理由：原文给出了完整的评测数字和消融对比，读者可以据此评估这种不改模型参数的程序级自进化框架究竟带来多少收益。
oyekamal 在 GitHub 发布 harness-evolve，一个 Claude Code 技能加单个 stdlib Python 文件，让 Agent 从自身轨迹学习并仅在 eval 门槛证明有效时更新 CLAUDE.md、规则和技能。流程为 collect、drift、diagnose、propose、gate、apply、rollback，只有 tier 0 playbook 自动落地，tier 1-2 需人类审批，tier 3 永不由循环修改；holdout 任务需胜过 best-of-K 重试基线才能通过。
推荐理由：作者把 Claude Code 技能做成 eval 门槛优先的自我改进循环，人类审批和攻击测试的设计思路对搭建同类流程有参考价值。