LSTM之父最新97页综述：Agent如何真正学会「自我进化」？¶

Ch04.795 LSTM之父最新97页综述：Agent如何真正学会「自我进化」？¶

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LSTM之父最新97页综述：Agent如何真正学会「自我进化」？¶

WeChat-新智元 | 发布于 2026-08-09 | 评分入库 v×c≥49

核心内容¶

新智元 2026-08-10 07:46 北京 新智元报道 过去两年，self-reflection、self-correction、self-play、agentic RL、skill learning、test-time adaptation、open-ended evolution、self-evolving agent等概念不断涌现。 它们有时指模型继续训练，有时指Prompt或工具自动优化，也有时被直接归入递归式自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）。 问题在于，这些术语描述的变化层级和强度并不相同，却长期缺少一套统一坐标系。 近日，来自吉林大学、KAUST、阿尔伯塔大学和瑞士人工智能实验室等机构的研究团队发布综述，从系统层面重新定义「自我改进」，并将模型训练、记忆演化、工具创建和Agent架构搜索放进同一张地图。配套项目目前已整理312篇相关工作。 论文链接： <https://arxiv.org/abs/2607.13104 项目主页： <https://selfimproving-agent.github.io/ 代码链接： <https://github.com/selfimproving-agent/awesome-Self-Improving-Agents 值得一提的是，这篇综述发布后迅速在海外AI社区获得关注。配套GitHub仓库一周左右已收获200+Stars ，；X上也有不少论文推荐帖也获得了约800个Likes 。这也折射出一个清晰信号，self-improving agent正成为海外研究者和开发者共同关注的新焦。

关键要点¶

• 原文完整记录：原文存档
• 关联主题：Agent Architecture、Agent Orchestration Patterns、Harness Engineering Framework

相关实体¶

Agent Architecture Agent Orchestration Patterns Harness Engineering Framework Agent Memory Architecture Agent Memory System Design