JamesSokolov 开源自我改进 Agent 框架 self-improving-agents，含四级架构与实验对比

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。