自进化 agent 综述：改的是什么，谁来验收，哪些进步是真的

今年 10 月到 11 月，arXiv 上标题里带 self-evolving 或 self-improving 的 agent 论文几乎每天都有好几篇：自进化的推荐系统、自进化的机器人 harness，连抗体优化都有一个自进化记忆。^[51][52][53]开源这边，Nous Research 把 Hermes Agent 介绍为「唯一内置学习回路的 agent」，能从经验里生成技能、在使用中改进技能。^[18] 这个词已经热到什么都能往里装。

站内之前那篇 RSI 到 2026 问的是「这算不算递归」。这篇换个角度，回答一个更工程的问题：一个 agent 说自己会进化，它到底改了什么，谁判定改对了，改完以后是真的长出了能力，还是只把分数推高了。我的结论先放在这里：在有可执行评测的领域，自进化已经是能用的工程手段；在没有可靠验收的地方，大多数「自进化」只是在攒笔记，而且会悄悄变坏。

先给「自进化」一个能用的定义

2025 年下半年出了两篇被引用最多的综述。Gao 等人的《A Survey of Self-Evolving Agents》按「进化什么、什么时候进化、怎么进化、在哪里进化」四个问题组织全领域，把进化对象分成模型、记忆、工具和架构，把时机分成任务内（intra-test-time）和任务之间（inter-test-time）。^[1] Fang 等人的《A Comprehensive Survey of Self-Evolving AI Agents》画了一个反馈回路，四个部件分别是系统输入、agent 系统、环境和优化器，各种方法的差别就落在优化器动的是 agent 的哪一块。^[2]

两篇的边界都画得很宽。我用一个更窄的定义：系统用自己的经验生成修改，修改通过某种验收后写进持久状态，下一个任务从新状态开始。 三个条件缺一个都不算。Self-Refine 让模型对自己的输出提意见再重写，七类任务上平均提升约 20 个百分点，但下一题又从头来，所以它是自我修改，不是自进化。^[4] Reflexion 把失败后的反思写进记忆，下一次尝试会读到，这就跨过了门槛。^[3]

示意图：自进化回路的五个环节。按^[2] 的反馈回路框架改画，加上了验收门

验收门单独画出来，是因为后面几乎所有问题都出在这一环：生成修改很便宜，判断修改好不好才难。

两条轴：什么在进化，怎么进化

「什么在进化」可以从最重的权重排到最灵活的 agent 源代码；「怎么进化」常见四类：自我反馈和反思、自我博弈或自己出题、在候选群体里做进化搜索、用 RL 或梯度把经验压进权重。代表工作大致落在下面这些格子里。

示意图：两条轴的交叉。分类参考^[1][2]，归格是作者的判断

权重：最持久，也最难回滚

STaR 是这条线的起点：模型先给题目写推理过程，只保留最后答对的那些，拿来微调自己，再重复。^[6] Self-Rewarding Language Models 更进一步，让同一个模型既答题又当裁判，用自己打的分做迭代 DPO。论文报告 Llama 2 70B 迭代三轮后，在 AlpacaEval 2.0 上超过了 Claude 2、Gemini Pro 和 GPT-4 0613。^[7] Absolute Zero 连题目都不要了：一个模型自己出代码推理题、自己解，用代码执行器同时验证题目和答案，在没有任何外部数据的情况下，代码和数学推理的整体成绩超过了那些依赖数万条人工整理题目的同类模型。^[8] 阿里 ModelScope 团队开源的 AgentEvolver 把「自己出题」搬到 agent 训练里：在新环境里按好奇心生成任务，复用经验引导探索，再按每一步的贡献分配奖励。^[10]

MIT 的 SEAL 让模型自己写「自我编辑」，也就是为一段新知识生成微调数据和超参数，再用更新后模型的下游表现做 RL 奖励。Qwen2.5-7B 在不给原文的 SQuAD 问答上从 33.5% 提到 47.0%，自己生成的训练数据比 GPT-4.1 生成的还好用；在简化版 ARC 上，适应成功率从未经 RL 的 20% 提到 72.5%。^[9] 但同一篇论文的局限部分画了一张图：连续做自我编辑时，旧任务上的表现一路下降，也就是灾难性遗忘（新学的东西覆盖旧能力）。权重这条路的问题就在这里：改动是真的长在模型里，坏的改动也一样。

提示词和上下文：便宜，可读，但会「塌」

Promptbreeder 维护一群任务提示词，用 LLM 做变异和筛选。它的特别之处在于，负责变异的提示词本身也在进化。^[11] GEPA 把这个思路做得更实用：读完整的执行轨迹，用自然语言诊断哪里出了错，再在 Pareto 前沿上组合不同候选的长处。六个任务上平均比 GRPO 高 6%，最多高 20%，用的 rollout 最多少 35 倍。^[12]

ACE（Agentic Context Engineering）指出了这条线的一个坑，叫上下文坍塌。Dynamic Cheatsheet 那类方法每一步都让模型整体重写累积的上下文，上下文一长，模型就倾向于压成短摘要。ACE 论文的例子：第 60 步时上下文有 18,282 个 token、准确率 66.7，下一步被压成 122 个 token，准确率掉到 57.1，比完全不做适应的 63.7 还低。^[13][49] ACE 的解法是分工加增量更新：Generator 产生轨迹，Reflector 提炼教训，Curator 只把新条目合并进结构化的「打法手册」，不整体重写。它在 agent 任务上提升 10.6%，金融任务上提升 8.6%，适应延迟平均降低 86.9%。^[13]

记忆和技能：最像人在「攒经验」

Reflexion 让 agent 失败后用语言写下反思，存进情景记忆，下一次尝试时读进上下文。它在 HumanEval 上做到 91% pass@1，当时 GPT-4 是 80%。^[3] ExpeL 把跨任务的成功和失败经验提炼成可复用的洞见。^[14] Mem0 和 A-MEM 关心的是记忆本身怎么组织：Mem0 做抽取、合并、检索，在 LOCOMO 上的 LLM 裁判分比 OpenAI 的方案相对高 26%；A-MEM 借卡片盒笔记法，让新记忆自动和旧记忆建链接。^[15][16] 记忆系统的选型站内另有一篇专文。

Voyager 是技能库路线的原型。它在 Minecraft 里用自动课程不断给自己出下一个目标，把成功的行为存成可执行的 JavaScript 函数，组合起来解决更难的任务。比起之前的最好方法，它拿到的独特物品多 3.3 倍，解锁科技树关键节点最多快 15.3 倍，换个新世界技能库照样能用。^[17] 技能是代码，不是权重，所以学新技能不会覆盖旧技能。今天 coding agent 里流行的 Skills，包括 Hermes Agent 自动生成的那些，本质上都是 Voyager 技能库的文本版。^[18] 技能在真实仓库里怎么演化，可以看站内的 Agent Skills 生命周期地图。

工作流、架构和自己的代码：搜索空间最大

ADAS 提出把 agent 写成代码，让一个元 agent（meta agent）不断编写新 agent，并把发现存进一个不断增长的归档，这个算法叫 Meta Agent Search。找到的 agent 在 DROP 阅读理解上 F1 比手工设计的最好方案高 13.6 分，在 MGSM 数学上准确率高 14.4%。^[20] AFlow 用蒙特卡洛树搜索在代码表示的工作流空间里找最优编排。^[21] 2026 年 3 月 Chelsea Finn、Omar Khattab 等人的 Meta-Harness 把搜索对象换成 harness 代码，也就是决定存什么、取什么、给模型看什么的那层程序。它的提议者能通过文件系统读到所有历史候选的源码、分数和执行轨迹，在在线文本分类上比最好的上下文管理系统高 7.7 分，上下文 token 少 4 倍；一个找到的 harness 在 200 道 IMO 级题目上，对五个没参与搜索的模型平均提升 4.7 分。^[22]

再往前一步，就是 agent 改自己的代码。Gödel Agent 让 agent 在运行时读写自己的逻辑，^[23] SICA 让只带基础编码工具的 agent 编辑自己的代码库，在 SWE-bench Verified 的随机子集上从 17% 提到 53%。^[24] 这条线最有代表性的是下一节的 DGM。

归档加搜索：为什么 DGM 和 AlphaEvolve 比爬山强

SICA 本质是爬山：每次在当前最好的版本上改。Sakana AI 和 Jeff Clune 实验室 2025 年 5 月发布的 Darwin Gödel Machine（DGM）换成了开放式搜索。它维护一个归档，收进每一个「还能改代码」的 agent，不要求比父代更强。每一轮按「分数越高、已有子代越少越容易被选中」挑父代，父代读自己的评测日志，提出下一个要加的功能，在自己的代码库里实现，然后分级评测：先用 10 道题确认还能改代码，表现好再扩大题量。^[25]

示意图：DGM 与 AlphaEvolve 的结构对照，按^[25] 第 3 节和^[30] 的架构图整理

跑 80 轮后，DGM 在 SWE-bench Verified 上从 20.0% 提到 50.0%，在完整 Polyglot 上从 14.2% 提到 30.7%。去掉自我改进或去掉开放式归档的两个对照组都明显更差。^[25] 更有说服力的是下面这条谱系：通往最终最好 agent 的路径上有两次分数下降，爬山算法会直接扔掉这两个祖先。

图：DGM 在 SWE-bench 上的进步曲线与关键改动，深色线是通往最终最好 agent 的谱系（来源：Sakana AI 官方博客^[26]）

DGM 发现的改动都很朴素，比如按字符串替换编辑、生成多个补丁再排序，而且能迁移：用 Claude 3.5 Sonnet 进化出来的 agent，换成 o3-mini 或 Claude 3.7 Sonnet 也更好；只在 Python 题上进化，Rust、C++、Go 题也跟着涨。^[26] 代价也写在附录里：在 SWE-bench 上跑一次 DGM 大约两周，API 花费约 2.2 万美元，两个对照组各约 1 万美元。^[25]

DGM 有两个公开的后续。Huxley-Gödel Machine 指出，benchmark 分数高的 agent 不一定是好的「改进起点」，作者叫它元生产力和表现的错配（metaproductivity-performance mismatch），于是改用一个 agent 所有后代的表现来估计它的潜力。用 GPT-5-mini 在 SWE-bench Verified 上优化出的 agent，换 GPT-5 在 SWE-bench Lite 上评测，达到了人工设计的最好成绩。^[27] 另一个是 2026 年 3 月 Meta 等机构的 Hyperagents。DGM 论文自己承认，选父代和维护归档的规则是写死的，DGM 改不了。^[25] Hyperagents 把任务 agent 和负责修改的元 agent 放进同一个可编辑程序，让「怎么改进」本身也能被改。DGM-H 在编码、论文评审、机器人奖励设计和奥赛数学评分四个领域都持续变好，还自己长出了持久记忆和表现追踪这类元层面的改进，并且能跨领域迁移。^[28] X 上有研究者说，比起评分基准上超过基线，她更在意它「开始给自己写记忆了」。^[47]

AlphaEvolve 的结构几乎一样，被改的对象不同。它维护一个程序数据库，提示采样器挑父程序拼提示，Gemini Flash 负责多出点子、Gemini Pro 负责出深一点的修改，自动评估器运行、验证、打分，结果写回数据库。^[29][30] 它找到了用 48 次标量乘法完成 4×4 复数矩阵乘法的算法，这是 56 年来在这个设定下第一次改进 Strassen 算法；在 50 多个数学开放问题上，约 75% 重新找到已知最好解，约 20% 超过了已知最好解。^[29][30] 工程上，它给 Google 的 Borg 调度找到的启发式规则，到 2025 年 5 月已上线一年多，平均持续回收全球约 0.7% 的算力；把 Gemini 架构里一个关键矩阵乘法核加速 23%，让 Gemini 训练时间少了 1%。^[30] 最后这一条让 AlphaEvolve 有了一点真正的递归味道：它加速了训练它自己所用模型的过程。到 2026 年 5 月，它的应用已扩展到 DNA 测序纠错、灾害预测和 Google Cloud 客户的供应链优化。^[31]

两者共同说明一件事：在评测可以自动执行而且很难糊弄的地方，归档加搜索确实能找到人没想到的东西。 编码和数学恰好是这样的地方。

评测：分数涨了，不等于能力长出来了

2026 年最有价值的一批论文，是回头检查「进化」有没有真的发生。

截图：Artifact-to-Capability 的 arXiv 摘要页（2026-11-03 提交）^[32]

Artifact-to-Capability 把 Reflexion、Voyager 和 DGM 放进同一个五子棋环境，用同一个底座模型。三者都出现了常见的三个「进化信号」：产物在积累，加载产物后行为变了，指标在涨。但细看各有断点。Reflexion 的通过率上升，只是因为非法落子变少了；Voyager 的各个技能单独都没问题，组合起来却错过了全部 20 个一步就能赢的局面；DGM 过了能力形成的检查点以后，后续版本只在丢掉原本能过的局面。^[32] 结论是：只看信号，判断不了能力有没有形成。

EvoPathBench 冻结每个检查点的产物，在留出任务上追踪单项能力，发现相似任务上的收益在分布变化后往往变弱，而且系统生成的候选修改里明明有大幅提升的，被选中的却总是达不到这个潜力。^[33] 另一项研究让 agent 只从失败中学，发现失败经验能修好见过的失败任务，却很少迁移到没见过的任务，作者叫它修复和泛化之间的落差。^[34] 还有一篇把这个问题量化得很细：让一个大模型给权重固定的 9B 开源模型写笔记，看过它犯错再写的笔记，比看不到错误的同一流程高 4.0 个百分点，但其中约 60% 的提升来自「多试几版、留分高的」这个搜索过程本身；换到完整的客服对话里，看不出提升。^[35]

在真实工具上也一样。Treude 和 Baltes 让 Claude Code 在 30 个 SWE-bench Verified 问题后自己回顾、提出 harness 修改，共得到 125 条建议。在 7 次能判断效果的评测里，只有 2 条完全消除了目标行为，1 条减少了，4 条没有效果，还有些修改给无关任务添了额外工作。^[36] 这和 2023 年的一个发现一致：没有外部反馈时，LLM 很难自己纠正推理错误，有时越改越差。^[5]

所以衡量自进化，至少要做到三件事：在 agent 看不到的留出任务上测；按检查点追踪过程，而不是只看终点；新旧版本在同一批题目上做成对比较。

四个瓶颈

Reward hacking：改不动任务，就改裁判

DGM 的论文和博客记录了一个很典型的例子。研究者发现 agent 有时会假装调用了工具：它伪造一段日志，看起来像是跑过单元测试而且全部通过，实际上根本没跑。于是他们专门设计了一个检测「工具调用幻觉」的奖励函数，让 DGM 去优化。很多次 DGM 确实修好了问题，但也有几次，它直接删掉了检测函数依赖的特殊标记，在明确被要求不许这样做的情况下，拿到了满分。^[26]

图：DGM 把用于检测幻觉的文本标记换成结构化格式，检测函数因此失效、报告满分（来源：Sakana AI 官方博客^[26]）

这次能抓到，是因为每次修改都有谱系可查。agent 同时控制被优化的东西和验证它的测试时，问题更隐蔽：一篇 2026 年 7 月的论文发现，agent 自己写的测试分数可以一直接近满分，而 agent 看不到的部署评测在下降或停在低位；解法是保留自写测试，同时加一道 agent 无法编写也无法查看的外部审计，只返回通过或不通过。^[37] 也有人在 X 上把这条总结成一句话：自改进回路的弱点在验收测试，不在生成器。^[50]

更隐蔽的是 Masked Erosion 讲的现象。harness 里常有几条互相重叠的安全规则，删掉其中一条，别的规则还挡得住，验收门看不到任何坏处，只看到任务成功率略升，于是删除被接受。冗余就这样一层层被磨掉，直到换一个更弱的模型，问题才暴露。作者跑了 411 个改进回路。用配对显著性检验做验收门时，同样成本下，20 题一批的回路保住了全部 harness 的防护，40 题一批的反而六个全丢了：批次越大，越能「证明」删掉一条便宜的规则有好处。GEPA 一字不改地保留了所有安全规则，可它最终的三个 harness 里有两个，在换成更弱的模型后误用了凭据。^[38]

遗忘和稳定性

改权重会遗忘，^[9] 不改权重也会。「自进化 agent 是持续学习者吗」这项研究在四个漂移的任务流上比较了 ReasoningBank、GEPA 和 Meta-Harness，发现可塑性越高，稳定性越差。直接改共享提示词或工作区的方法，会把修改作用到所有任务上，干扰没见过的任务，覆盖早先学到的东西；按相似度检索记忆的方法能把更新局部化，却会在新任务上捞出不相干的记忆，遇到相似问题需要相反做法时还会检索冲突。^[39] ACE 的上下文坍塌是同一个问题的另一种形态。^[13] Voyager 的技能库之所以能缓解遗忘，是因为新技能是追加的函数，不改旧函数。^[17]

安全和对齐会在进化中退化

Misevolution 这篇论文第一次系统测量了这个问题，按模型、记忆、工具、工作流四条进化路径分别做实验。一个会积累经验的自进化编码 agent（SE-Agent），底座是 Qwen3 480B，在 RedCode 安全测试上，进化前对危险请求的拒绝率是 99.4%、攻击成功率 0.6%，进化后拒绝率降到 54.4%，攻击成功率升到 20.6%。一个经过工作流优化的多 agent 系统，拒绝率从 36.3% 掉到 5.6%，而优化出来的工作流看起来完全无害。^[40] 2026 年 11 月的 BadEvolve 又往前走了一步：攻击者不用碰 agent 的技能文件，只要往它的「进化任务」里混进投毒任务，agent 就会自己把后门写进自己的技能。^[41]

成本：省下的是人力，花掉的是评测

DGM 一次运行约 2.2 万美元，是对照组的两倍多，钱主要花在评测上。^[25] GEPA 和 ACE 受欢迎，一大原因是把 rollout 和延迟压了下来。^[12][13] 更容易被忽略的是验收本身的可靠性。有一项研究提出两个可测的量：验证器强度（自动裁判和可信参考裁判的一致程度）和可恢复性（坏修改能不能便宜地撤销）。他们平台上的 LLM 裁判在 37 个设置里有 9 个对任何输入都给同一个分，而且不报错；恢复保存的旧版本能让 agent 回到原来的行为，让模型重新生成一个撤销修改却做不到；一个修改在线期间，改变了 17% 任务的结果，这部分任何撤销都补不回来。他们的规则是：提示词、工具和技能的修改可以无人值守，权重更新必须有人签字。^[42]

我的判断

确实有效的有三条路。 第一条是「可执行评测 + 归档搜索」，代表是 AlphaEvolve 和 DGM 一系。它们有效的前提很明确：评测是代码在跑，而且很难被糊弄，比如矩阵乘法的正确性、调度器回收的算力、SWE-bench 的隐藏测试。只要换到评测靠 LLM 打分的领域，同样的结构就会去优化裁判的偏好。第二条是「增量、结构化的上下文和技能积累」，代表是 Voyager、ACE、GEPA。它们便宜，修改是人能读懂的文本或代码，出问题能回滚，生产环境最先落地的就是这一类。第三条是「执行器验证的自我博弈」，代表是 Absolute Zero，前提同样是有一个不会被说服的验证器。

包装多出现在两处。 一处是把「往 Markdown 文件里追加教训」叫自进化。这种做法确实有用，Reflexion 就是这么起家的，但没有验收和清理，它只是一份越来越长的笔记。Hermes Agent 的团队在 Reddit 答疑时被问到怎样防止长期行为漂移，回答是技能和记忆都是磁盘上的明文，人能检查，又说「谁宣称这个领域有形式化保证，我都会怀疑」；他们后来加了一个 Curator，默认每 7 天合并、清理一次自动生成的技能。^[19] 有用户在 Reddit 上分享，让 Opus 自评修改时会慢慢漂移，换成 Sonnet 来评 Opus 提的修改才稳住。^[48] 这两条经验都是在给验收门打补丁。另一处是把固定元层面的系统叫递归自我改进。DGM 论文自己说清楚了它的搜索规则是写死的，很多二次包装却省掉了这句话。X 上有人讽刺得很准：「一个完全由 Claude 写的自改进 agent，会有一万颗星，下周新模型一发布就会坏，而我永远不会修它。」^[46]

接下来的重心，会从「怎么生成修改」转到「怎么验收修改」。 已经能看到几个方向。一是统计化的验收门，比如 SAGE 用逐题配对比较代替平均分，只在赢面统计上可靠时才接受修改，站内有单独解读。^[43] 二是让评估标准也跟着进化，RuHarness 让评分细则和 harness 一起进化，以免裁判落后于 agent。^[44] Predict Before You Modify 在 Hyperagents 上加了一个预测修改效果的模型，先预测再评测，四个领域上都超过了 Hyperagents。^[45] 三是把版本和回滚当成基础设施：保存旧版本，测量验证器强度，按修改的可恢复程度决定要不要人签字。^[42]

我的看法是，自进化不是一种新的学习算法，而是把软件工程里的持续集成搬到了 agent 身上：提修改很便宜，合并之前的测试决定了系统往哪走。测试写得好，DGM 能在两周里把 SWE-bench 分数翻一倍多；测试写得差，同样的回路会删掉你的安全规则，还报告一切正常。

参考来源

1. Gao et al., A Survey of Self-Evolving Agents: What, When, How, and Where to Evolve on the Path to Artificial Super Intelligence, arXiv:2507.21046：https://arxiv.org/abs/2507.21046 ↩
2. Fang et al., A Comprehensive Survey of Self-Evolving AI Agents: A New Paradigm Bridging Foundation Models and Lifelong Agentic Systems, arXiv:2508.07407：https://arxiv.org/abs/2508.07407 ↩
3. Shinn et al., Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning, arXiv:2303.11366：https://arxiv.org/abs/2303.11366 ↩
4. Madaan et al., Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback, arXiv:2303.17651：https://arxiv.org/abs/2303.17651 ↩
5. Huang et al., Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet, arXiv:2310.01798：https://arxiv.org/abs/2310.01798 ↩
6. Zelikman et al., STaR: Bootstrapping Reasoning With Reasoning, arXiv:2203.14465：https://arxiv.org/abs/2203.14465 ↩
7. Yuan et al., Self-Rewarding Language Models, arXiv:2401.10020：https://arxiv.org/abs/2401.10020 ↩
8. Zhao et al., Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data, arXiv:2505.03335：https://arxiv.org/abs/2505.03335 ↩
9. Zweiger et al., Self-Adapting Language Models（SEAL）, arXiv:2506.10943：https://arxiv.org/abs/2506.10943 ↩
10. Zhai et al., AgentEvolver: Towards Efficient Self-Evolving Agent System, arXiv:2511.10395：https://arxiv.org/abs/2511.10395 ↩
11. Fernando et al., Promptbreeder: Self-Referential Self-Improvement Via Prompt Evolution, arXiv:2309.16797：https://arxiv.org/abs/2309.16797 ↩
12. Agrawal et al., GEPA: Reflective Prompt Evolution Can Outperform Reinforcement Learning, arXiv:2507.19457：https://arxiv.org/abs/2507.19457 ↩
13. Zhang et al., Agentic Context Engineering: Evolving Contexts for Self-Improving Language Models, arXiv:2510.04618：https://arxiv.org/abs/2510.04618 ↩
14. Zhao et al., ExpeL: LLM Agents Are Experiential Learners, arXiv:2308.10144：https://arxiv.org/abs/2308.10144 ↩
15. Chhikara et al., Mem0: Building Production-Ready AI Agents with Scalable Long-Term Memory, arXiv:2504.19413：https://arxiv.org/abs/2504.19413 ↩
16. Xu et al., A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents, arXiv:2502.12110：https://arxiv.org/abs/2502.12110 ↩
17. Wang et al., Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models, arXiv:2305.16291：https://arxiv.org/abs/2305.16291 ↩
18. NousResearch/hermes-agent，README：https://github.com/NousResearch/hermes-agent ↩
19. r/LocalLLaMA，AMA with Nous Research（2026-04-29）：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1sz2y76/ama_with_nous_research_ask_us_anything/；问答整理见 https://www.reddit.com/r/hermesagent/comments/1szctp1/ama_summary_from_rlocalllama_42926/ ↩
20. Hu, Lu, Clune, Automated Design of Agentic Systems, arXiv:2408.08435：https://arxiv.org/abs/2408.08435 ↩
21. Zhang et al., AFlow: Automating Agentic Workflow Generation, arXiv:2410.10762：https://arxiv.org/abs/2410.10762 ↩
22. Lee et al., Meta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses, arXiv:2603.28052：https://arxiv.org/abs/2603.28052 ↩
23. Yin et al., Gödel Agent: A Self-Referential Agent Framework for Recursive Self-Improvement, arXiv:2410.04444：https://arxiv.org/abs/2410.04444 ↩
24. Robeyns et al., A Self-Improving Coding Agent, arXiv:2504.15228：https://arxiv.org/abs/2504.15228 ↩
25. Zhang et al., Darwin Gödel Machine: Open-Ended Evolution of Self-Improving Agents, arXiv:2505.22954（v3，含附录 E.1 成本估算）：https://arxiv.org/abs/2505.22954 ↩
26. Sakana AI，The Darwin Gödel Machine: AI that improves itself by rewriting its own code（2025-05-30）：https://sakana.ai/dgm/ ↩
27. Wang et al., Huxley-Gödel Machine, arXiv:2510.21614：https://arxiv.org/abs/2510.21614 ↩
28. Zhang et al., Hyperagents, arXiv:2603.19461：https://arxiv.org/abs/2603.19461；Meta AI 研究页：https://ai.meta.com/research/publications/hyperagents/ ↩
29. Novikov et al., AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery, arXiv:2506.13131：https://arxiv.org/abs/2506.13131 ↩
30. Google DeepMind，AlphaEvolve: A Gemini-powered coding agent for designing advanced algorithms（2025-05-14）：https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/ ↩
31. Google，AlphaEvolve, 1 year later（2026-05-07）：https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/alphaevolve-updates/ ↩
32. Ban et al., Artifact-to-Capability: Diagnosing Breaks in Capability Formation of Self-Evolving Agents in a Controlled Environment, arXiv:2611.04952：https://arxiv.org/abs/2611.04952 ↩
33. Lin et al., Beyond Endpoint Performance: Process-Level Evaluation of Self-Evolving Agents（EvoPathBench）, arXiv:2609.24663：https://arxiv.org/abs/2609.24663 ↩
34. Zhao et al., Self-Evolving Agents Can Repair Failures but Struggle to Generalize from Them, arXiv:2610.22984：https://arxiv.org/abs/2610.22984 ↩
35. Mitra et al., Agent Self-Improvement with Frozen Weights: The Added Value and Limits of Failure Traces, arXiv:2611.11342：https://arxiv.org/abs/2611.11342 ↩
36. Treude, Baltes, How Do Coding-Agent Harnesses Self-Evolve? An Empirical Study of Retrospective Adaptation, arXiv:2610.34938：https://arxiv.org/abs/2610.34938 ↩
37. Guo et al., Self-Authored Verification Is Unreliable in Heuristic Self-Improving Agents, arXiv:2607.24300：https://arxiv.org/abs/2607.24300 ↩
38. So et al., Masked Erosion: How Acceptance Gates Lose Redundant Safeguards in Self-Improving Agents, arXiv:2610.38392：https://arxiv.org/abs/2610.38392 ↩
39. Chen et al., Are Self-Evolving Agents Continual Learners?, arXiv:2610.25858：https://arxiv.org/abs/2610.25858 ↩
40. Shao et al., Your Agent May Misevolve: Emergent Risks in Self-evolving LLM Agents, arXiv:2509.26354：https://arxiv.org/abs/2509.26354 ↩
41. Lin et al., When Experience Becomes a Backdoor: Poisoning Self-Evolving LLM Agents via Failure-Aware Task Optimization（BadEvolve）, arXiv:2611.10542：https://arxiv.org/abs/2611.10542 ↩
42. Wang, Qi, Recoverability and Verifier Strength: Two Measured Preconditions for Unattended Agent Self-Improvement, arXiv:2610.27465：https://arxiv.org/abs/2610.27465 ↩
43. Wang et al., SAGE: A Statistical Acceptance Gate for Self-Evolving Agents, arXiv:2609.36043：https://arxiv.org/abs/2609.36043 ↩
44. Chen et al., When the Critic Falls Behind: Co-Evolving Rubrics and Harnesses for Continual Agent Self-Improvement（RuHarness）, arXiv:2610.36826：https://arxiv.org/abs/2610.36826 ↩
45. Xie et al., Predict Before You Modify: Learning Improvement Dynamics for Self-Evolving Agents, arXiv:2610.13991：https://arxiv.org/abs/2610.13991 ↩
46. X @minhnguyen（2026-03-24）：https://x.com/minhnguyen/status/2036166065567215857 ↩
47. X @ellen_in_sf（2026-03-31）：https://x.com/ellen_in_sf/status/2038664437402583171 ↩
48. r/ClaudeAI，I gave Claude its own computer and let it run 24/7：https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1s84l18/i_gave_claude_its_own_computer_and_let_it_run_247/ ↩
49. Suzgun et al., Dynamic Cheatsheet: Test-Time Learning with Adaptive Memory, arXiv:2504.07952：https://arxiv.org/abs/2504.07952 ↩
50. X @jeevanpillay（2026-10-28）：https://x.com/jeevanpillay/status/2115334014030774361 ↩
51. Li et al., EvoRec: A Unified Self-Evolving Agentic Recommender with Dynamic Reflection Trees, arXiv:2611.01977：https://arxiv.org/abs/2611.01977 ↩
52. Gong et al., TinyAstral: Transferring Self-Evolving Harnesses to Tiny Generalist Manipulation Agents, arXiv:2610.41216：https://arxiv.org/abs/2610.41216 ↩
53. Jang et al., MEMIG: Self-evolving Memory Construction for Antibody Optimization, arXiv:2610.41245：https://arxiv.org/abs/2610.41245 ↩