让 AI 改进 AI 是半个多世纪的旧梦，但 2026 年的落地方式出乎意料：不是模型改自己的权重，而是智能体改自己的「执行框架」。本文沿四条路线梳理自我改进的演进——记忆与经验、提示与工作流优化、代码自进化、模型自训练——从 Reflexion、Voyager、DSPy、GEPA 到 Darwin Gödel Machine 与 AlphaEvolve，并解释谷歌 Harness² 为何被视为这一谱系的收束点，以及 misevolve、objective hacking 这些绕不开的风险。

梳理 RSI 从 Good 1965 到 2026 的思想史、技术图谱与一手实证：Anthropic 承认其代码库 >80% 合并代码由 Claude 撰写、METR 测得 AI 可完成任务时长约每 4 个月翻倍、AlphaEvolve 优化了支撑自身的计算栈。核心判断——有界自我精炼已工程化，开放式 RSI 尚未发生；而进步与安全共享同一个「验证瓶颈」。

谷歌 Harness² 的双层递归要烧掉大量试跑 token，普通团队抄不动全套，但它背后的三条工程原则可以立刻用：把执行框架显式化为可编辑文件、没有执行证据不许沉淀经验、没有标准答案就用行为对比做探测。本文把它们翻译成八组件资产清点、EXPERIENCE.md 经验模板、盲选式 A/B 试跑与四道防退化护栏，并给出一个最小可行闭环。

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一周涨星 3,143 的 MIT 智能体元框架：323 个 MCP 工具、6 种蜂群拓扑、HNSW 记忆与跨机联邦。本文并排展示它自己审计出的真实数字——HNSW 实测 1.9×、Flash Attention 被查出运行时伪造、端到端任务完成率至今未公布。

Oct 12, 2026 Nano Banana Pro prompted by THE DECODER Key Points A single language model improves itself through "Multi-A…

AWS 于 2026 年 10 月初开源的 Strands Box 用 macOS Seatbelt 做默认拒绝的进程隔离，用 Cedar 衍生的 Dogwood 策略语言对 shell、Python 与 MCP 调用逐条裁决，凭据以幻影占位符注入、真值只在网关处替换——Agent 全程见不到秘密。本文拆解它的双层强制架构、时态策略与凭据机制，如实转述官方自述边界，并与 NVIDIA OpenShell、E2B 等路线对比。

Sep 24, 2026 Silicon Valley's next big AI idea is probably already sitting in a 1991 paper by Sakana AI's new chief advi…

一位亲手写下 DeepSeek V4.1 主 Attention 算子的工程师公开判断：AI 将在半年到一年内追平顶级人类算子工程师。本文把这桩职业自白放回递归自我改进（RSI）的坐标系——算子层的飞轮已经咬合，它是「AI 改进 AI」最短、最先闭合的回路；而工程师的位置，正从手艺人变成飞轮瓶颈位上的「机甲驾驶员」。

中篇回答一个容易被标题带偏的问题：这次在递归自我改进（RSI）坐标系里站在哪一级？用本站 L0–L5 阶梯逐级排除，结论是 L3 命中、L4 未到；用验证层级解释"为什么基础设施最先闭合"；用闭环四问定性为"RSI 前体"。随后拼上 GLM-6.0 的三支柱（数据自产／环境自造／基础设施自我优化），指出只有第三支柱拿到了 A 级公开证据，另两根仍在公告层面。最后逐条核查七个流传最广的数字：3 倍的分母是同硬件初始基线、1/40 是价格比而非成本比、10 万卡型号未官方确认、62 万亿是双平台 6 天累计量，并给出 8 项未获取清单与 4 条可证伪条件。

2026 年 9 月 17 日，唐杰与 GLM 团队披露：GLM-5.3 驱动的 Infra Agent 在超过 10 万张国产芯片组成的集群上，参与完成 GLM-5.3-Flash 整套推理服务的适配、诊断与优化，不到两周把端到端吞吐提升到同一硬件初始基线的 3 倍。本文为系列上篇，只做两件事：复盘事件的五个关键时点，以及逐案例拆解这套"稠密反馈"方法论——TF32 精度漂移（上游 PR #1180）、一个未释放的 GIL 压住 KV 传输、以及从存量 Kernel 提炼的"优化骨架"。每个案例给出"现象→归因→修复→验证"完整链条，并附同业坐标对照表。全系列共三篇：上篇讲技术，中篇做 RSI 分级定位与七组数字的口径核查，下篇谈边界、风险与行动清单。

一篇读懂 2026 年最容易被混为一谈的一对概念：RSI（递归自我改进）改进的是自己的"改进能力"，打在权重与 AI 研发流程上、跨用户且不可逆；Agent 自进化不重新训练模型，靠记忆、技能与 harness 让部署后的表现持续变好。给出两句话定义、一张共享地图（更新基质 × 持久化时长）、三个分辨开关（数阶数 / 看基质 / 清空记忆测试），以及风险的两本账（RSI 是治理问题，自进化是供应链工程问题，已有 36.82% 技能含安全缺陷的审计数据）。本文同时为「一叶一世界」栏目开篇。

分层回答 RSI 真伪：工程自动化层已跨门槛（Anthropic >80% 代码、AlphaEvolve 回收 0.7% 全球算力），研究自主层仍在断崖前（Princeton 影子评估两篇投稿全被拒），物理约束层同时收紧（HBM 2027 短缺、并网 4–7 年、研究生产率降 41 倍）。含验证层级判别工具、L0–L5 分类学、7 组冲突案例归因、24 行量化结论台账与 17 项未获取清单。

把 RSI（递归自我改进）与智能体自进化放回同一个"经验 → 状态 → 行为"闭环做正面对比：前者打在权重与 AI 研发流程上、跨用户且不可逆、风险外部化；后者打在外部文件与 harness 上、跨会话且可回滚、风险由采用者承担。给出六维对比表、闭环四问判定法、"清空记忆测试"，并梳理两者在 ICLR 2026 与 SIA / Meta-Harness 上的合流路径。含 Snyk ToxicSkills 审计（3,984 个技能中 36.82% 有安全缺陷、13.4% 为严重级）、SEA-Eval"片段式失忆症"等一手数据。

一份关于递归自我改进（RSI）的 2026 年全景深度研究：从 Good 1965 的智能爆炸命题讲到 MetaRSI 的平方时代，从 Anthropic >80% 合并代码由 Claude 撰写讲到 OpenAI-Hugging Face 事件中智能体攫取集群管理员权限，区分"主机节点接管已发生"与"全球接管仍是预测"三层口径；并新增 AI Futures Project《AI 2040: Plan A》专章——买时间、完全研究透明、广泛扩散、相互确保算力毁灭，以及一份"协议 10 年衰退概率 48%–62%"的现实账。

一篇讲透"什么是 RSI"的概念解剖：从 Good 1965 的原始定义，到 L0–L5 的 RSI 强度阶梯、七个被误称为 RSI 的东西、真 RSI 的四个必要条件、为什么"递归"不等于"爆炸"，以及一张五问判定卡与 12 个常见误解。