新闻、仓库与研究，按时间排列。
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。
imlizhuowei 在 GitHub 发布 realgain，一个仅依赖 numpy 的轻量工具包，通过读取评估日志逐项分解自我改进 AI 系统保留改动的收益来源，区分任务噪声、运气、对选择任务的过拟合、LLM 评分偏差和 grader 访问，并输出 REAL、SCORE ONLY、LUCK、GRADER ACCESS 等判定。实测示例中 AFlow 公开日志的 30 个接受改动仅 8 个超出任务噪声且因无 held-out 任务不可核查，DGM 在 SWE-bench 的 89 个归档步骤仅 3 个超出噪声；模拟测试中误判 REAL 的比例不超过 2.2%，30 个 held-out 任务仅能发现 8% 的真实增益，100 个可达 71%。
推荐理由：原文给出真实日志上的判定示例和工具自身的误报率校准数据，读者可以据此检验自我改进系统的收益是否经得起独立核查。
GretaHall62 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，将自我改进代码智能体分为四级：AutoResearch 循环、带结构化审稿反馈的 Feedback Loop、重写自身源码的 HyperAgent Loop、以及代码智能体与测试智能体对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准造成虚假信心，Level 1-3 在邮件验证原始测试上得 90-100% 但在对抗套件上降至 62-66%，Arena Loop 稳定在 70%；Feedback Loop 是性价比最优，在 support 任务上与 Arena Loop 得分相近但成本低约 20 倍（$0.03 vs $0.63 每任务）。
jackleone329 发布 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码智能体分为四级，从最简单的 AutoResearch 循环到带自改写代码与对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准易造成虚假信心，Level 1-3 在 email_validation 原测试上得分 90-100%，但在对抗套件上降至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最好，snake 得分 31.1、成本 $0.03 每任务，约为 Arena Loop 的 1/20。仓库支持断点续跑、自定义任务接入，并提供终端内观看 Snake AI 对局的播放工具。
同一新闻，精选展示《geraldduong096 开源 self-improving-agents 框架，分四级实现自我改进代码智能体》
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。
GitHub 仓库 llm-adaptive-learning 开源了 ICML 2025 论文 "Adaptive Learning Strategies for Large Language Models in Dynamic Environments" 的实现，让 LLM 在动态环境中实时调整行为且不发生灾难性遗忘。方法包含自适应参数更新、动态记忆管理、环境检测与稳定性机制，在主题漂移场景下性能从 72.3% 提升至 89.7%，时间变化场景从 69.8% 提升至 88.9%。项目采用 Apache 2.0 许可证开源。
作者发布 self-improving-agents 开源仓库，将自我改进代码智能体分为四级，从 AutoResearch 循环、结构化反馈循环、自重写源码的 HyperAgent 循环到对抗共演化的 Arena 循环。实验显示固定基准会带来虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得 90-100%，面对 Arena 对抗套件跌至 62-66%；Feedback Loop 在蛇游戏 31.1 分优于 Arena 的 29.2，且成本低 20 倍（每任务 $0.03 vs $0.63）；Arena Loop 在客服任务的 28 个对抗问题上得 78.16 分并逐轮提升。
推荐理由：作者用跨四级实验数据比较了四种自我改进 Agent 循环，指出固定基准会造成虚假信心，结论可供选型参考。
Alekseev3387 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自我改进代码 Agent 分为四个层级，从最简单的 AutoResearch Loop 到带自我改写与对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准会制造虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原始测试上得 90-100%，换到对抗测试集跌至 62-66%；Feedback Loop 是性价比最好的方案，赢下 snake（31.1 vs 29.2）且每任务成本仅 $0.03，约为 Arena 的 $0.63 的 1/20。框架任务无关，支持自定义任务、checkpoint 恢复和全部实验一键复跑。
同一新闻，精选展示《alambert996 开源自我改进代码 Agent 框架 self-improving-agents》
laylarivera889 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，提出从 AutoResearch Loop 到对抗 Arena Loop 的四级自我改进代码 Agent 框架，并给出 Snake、客户支持、邮件验证三任务的对比实验。关键发现包括固定基准造成虚假信心（Level 1-3 在邮件验证原始测试达 90-100%，对抗测试集降至 62-66%），Feedback Loop 性价比最佳（支持任务 72.86 分，成本 $0.03，为 Arena $0.63 的 1/20），Arena Loop 随测试集增长鲁棒性持续提升。框架支持 checkpoint/resume、自定义任务和 LLM-as-judge 评分。
GitHub 新仓库 self-improving-agents 将自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch Loop、Feedback Loop、HyperAgent Loop 和对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准会造成虚假信心——Level 1-3 在邮件验证原始测试得分 90-100%，但在对抗测试集降至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最优，snake 得 31.1 分且每任务成本 $0.03，仅为 Arena Loop（$0.63）的 1/20。仓库基于 Gemini API，支持 checkpoint/resume。
GitHub 开源项目 Ephesus 是一款 Electron 桌面应用，将 claude 等终端编码 CLI 包装成拥有记忆、邮箱和 2D 办公桌位的智能体，由 Artemis 编排、人类担任 Architect。项目目前处于 Pre-alpha，无发布版本和安装包，Electron shell、2D floor 及 Gymnasium 自我改进循环等已可用，M9 与 Phase 9 的完整 agentic harness 仍仅获批规划。贡献者需 Node 20.19+ 或 22.12+，从源码运行即可参与开发。
geraldduong096 在 GitHub 开源 self-improving-agents 仓库，将自我改进代码智能体分为四级，从 AutoResearch Loop 到带自改写源码 HyperAgent 和对抗共演化的 Arena Loop。实验显示 Level 1-3 在 email validation 原测试集达 90-100%，但在对抗测试集跌至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 以 $0.03 对 $0.63 的单任务成本取得与 Arena 相当的性价比。
推荐理由：作者用四级实验数据说明固定基准会让自改进代码智能体产生虚高分数，对比结果对设计智能体评测有可迁移的参考。
quqxui 发布 RSI-Flow，一个外部运行时，用任务经验来构建和评估对 Agent 提示词、工作流等可编辑产物的改进。它按固定评测协议对比原版与候选版本，采纳通过的修改并支持回滚，改进流程分六个阶段，任务执行、提案生成和评测使用独立组件，已集成 Pi、DeepSeek Harness、Harbor / Terminus-2、Codex，采用 MIT 许可证。
推荐理由：README 说明了基于任务经验的六阶段改进流程与评测对比、回滚机制，读者可以据此评估是否复用到自己的 Agent 工作流。
Ledatic-Empire 发布自举编程语言 Rail 的 v5.5.0，约 1 万行 Rail 编译器产出约 0.9 MB ARM64 二进制，两轮自编译达到字节级一致定点，运行时无 C、GC 用 ARM64 汇编实现。v5.5.0 引入 Hindley-Milner 类型检查，自编译从约 20 秒降到 5 秒，GC 压力测试发现并修复 6 个收集器 bug，253/253 测试通过。项目将编译器用作训练适应度函数，用哈希链账本和熵信标签名证明计算过程，并公开了 138M 模型在冻结基准 16/16 compile@1 但对新函数名泛化 0/10 的局限，以及一次自改进循环的收益在更宽样本上被证伪的教训。
CrepuscularIRIS 发布 HarnessRSI-Daily 仓库，专门追踪改进提示词、技能、工具、记忆等非权重组件的递归自我改进研究。已对 585 篇论文打分（17 篇达 ★★★ ≥70），评分含证据、执行、证据等级和代码四项且每条判断附原文引用；从 1198 篇语料归纳出 13 主模式 / 36 子模式，独立重判一致率 86%（κ=0.84），并发现 ICLR 2025–2026 中 critique-and-rewrite 模式录用率 17% 低于 35% 基准。仓库含论文榜、诊断卡、模式卡与每日 arXiv 流水线，MIT 许可。
推荐理由：仓库不只收论文，还给每篇打了带引用依据的评分，并从 1198 篇语料中归纳出 13 个研究模式与 ICLR 录用对比。
nayeon22419 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、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。实验显示固定基准下 Levels 1-3 在 email validation 原测试达 90-100%，换到对抗测试套件跌至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最好，snake 得分 31.1 胜 Arena 的 29.2，成本仅 $0.03 对 $0.63 每任务。
agutierrez071 在 GitHub 开源 self-improving-agents，把自我改进代码智能体分为四级：AutoResearch Loop、结构化反馈 Loop、可重写自身源码的 HyperAgent Loop、对抗共进化 Arena Loop，并附 snake、customer support、email validation 三个任务的完整实验。
ross2838 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，将自我改进代码智能体分为四层：AutoResearch Loop、结构化 Feedback Loop、重写自身源码的 HyperAgent Loop，以及代码智能体与测试智能体对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准易被刷分，Levels 1-3 在 email_validation 原测试上达 90-100%，换对抗测试后降至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 以 20 倍成本优势（每任务 $0.03 vs $0.63）取得与 Arena 相近的成绩。仓库支持自定义任务、checkpoint/resume，可用 GEMINI_API_KEY 运行全部实验。
ayse31 在 GitHub 开源 self-improving-agents，将自我改进代码 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。实验显示固定基准会造成虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得分 90-100%，在对抗套件上降至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最优，snake 得分 31.1 超过 Arena 的 29.2，成本仅为每任务 $0.03 对 $0.63。
开源工具 Whetstone（PyPI 包名 whetstonehq，v0.3.0 起）在本地夜间循环中生成候选补丁，通过沙箱内重跑测试而非模型打分来验证，仅保留通过项并用 LoRA 训练本地基座模型，防 reward-hacking。项目仍处 pre-release：夜间循环仅跑过一次（night #1，496 rollouts、26.6 小时），训练步在写入 checkpoint 前报错，尚无训练出的模型，所有产品主张均未实测。
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。
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。
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。
GitHub 仓库 llm-adaptive-learning 发布了被 ICML 2025 接收的论文《Adaptive Learning Strategies for Large Language Models in Dynamic Environments》的实现代码，提出 LLM 在动态环境中的实时自适应学习方法，无需全量重训练且避免灾难性遗忘。实验显示其在主题切换、新领域、混合上下文、时间变化四类环境中分别较 baseline 提升 +17.4%、+18.1%、+16.8%、+19.1%。项目采用 Apache 2.0 协议开源。
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。
GitHub 开源项目 UC-BnB-LLM 将 LLM4Branch/OpenEvolve 应用于单节点热机组单元组合（UC）问题的分支搜索，已实现 Phase 0 的 UC evaluator 与 BO 接口、Phase 1 的四类 structured branching DSL 与 SCIP 编译回退，以及 Phase 2 的 30 实例人工规则实验。项目提供公开 UC 数据、OR-LIB 200 台 24 小时实例的默认运行方式，以及大规模检查计划脚本 scale_probe.py（加入 --run 才求解）。是否通过 Gate 1 性能门禁由实验结果判定，不预设结构分支优于 SCIP。
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。