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AI Infra进入自进化时代！清华团队用「AI优化AI」造就国产万亿Token工厂
AI自主优化RSI成新焦点，被视为通往AGI的关键路径。硅谷为此沸腾，中国也不落后。清昴智能由清华团队创立，率先打造自进化算力底座，还基于国产算力打造万亿Token工厂，目标是让优化成为持续运行的基础能力。
自我进化Agent综述：通往超级智能的进化之路
当前大型语言模型面对新知识、动态环境时存在固定参数瓶颈，自进化智能体研究应运而生。本论文作为该领域首部系统性综述，提出革命性框架，解析自进化智能体技术脉络与未来挑战。
一篇Loop+Harness的自进化Agent最新综述
本文分享清华关于经验时代，已部署的 Agent 如何将交互轨迹转化为持久能力，从自我进化到元进化的论文。介绍了 Harness、技能、记忆、环境等方面，还提及 RL 与持续学习、元进化智能体等内容。
3000行代码长出无限技能：AI Agent自我进化时代来了
4月17日GitHub Trending上，Evolver和GenericAgent两个“自我进化”Agent框架登上热榜。Evolver用“基因进化”让提示词自动升级，GenericAgent以3000行种子代码长出独有技能树，二者代表不同进化范式。
Agent可以自己进化了？！
论文《Automated Design of Agentic Systems》提出让Agent扮演设计师，“元代理”能自动生成新代理设计方案。用编程语言作设计空间，实现“设计自由”。实战中，AI设计的Agent全领域超越人类，还具备知识迁移能力，未来或有自主进化的AI生态。
一篇自进化Agents技术最新综述：迈向人工超级智能
LLMs有局限性，研究者关注自进化Agents系统，其范式转变为人工超级智能铺路。文章回顾自进化智能体研究进展，围绕‘什么要进化’‘何时进化’‘如何进化’展开，提供理论和实践指导。
EvoSkills：自进化的skill，是好skill
文章分享两项Agent Skill最新研究论文，指出智能体技能从手工制作向自动进化转变。介绍EvoSkills和EvoSkill两种自动化Skill进化方案，对比其机制、验证方式等，还提及未来研究方向。
一篇19种自进化Agent Skill框架最新综述
这篇来自Rutgers大学和UNC Charlotte的survey，首次系统梳理Agent技能的进化与评估全貌，覆盖19种技能进化方法和10个评估基准。指出当前评估体系有诸多不足，如无法追踪技能多轮反馈后是否变好等。
中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
微软OEL框架：大模型一次部署，终身进化
微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架，无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证，揭示关键洞察与启示。