Рекурсивная структура самосовершенствования для ИИ-агентов программирования с использованием Claude Code
Разработчик открыл исходный код фреймворка, который позволяет AI-агентам для программирования рекурсивно улучшать себя с помощью Claude Code. Система была создана после месяцев исследований о том, как провайдеры моделей реализуют рекурсивную оптимизацию агентов.
Как это работает
Фреймворк предоставляет структурированный подход к улучшению агентов:
- Добавьте трассировку к вашему агенту с помощью 2 строк кода (или перейдите к шагу 3, если трассировки уже есть)
- Запустите вашего агента несколько раз для сбора трассировок выполнения
- Выполните
/recursive-improveв Claude Code - Система анализирует трассировки, находит паттерны ошибок, планирует исправления и представляет их для утверждения
- Примените исправления, снова запустите агента и проверьте улучшение с помощью
/benchmarkпо сравнению с базовым уровнем - Повторяйте циклы для продолжения улучшений
Автономный вариант
Для полностью автономной работы (аналогично autoresearch Карпати):
- Выполните
/ratchetдля автоматического запуска всего цикла улучшений - Система улучшает, оценивает и сохраняет или откатывает изменения
- Выживают только улучшения
- Может работать ночью, чтобы проснуться с улучшенным агентом
Результаты производительности
Протестировано на реальном корпоративном бенчмарке агентов (tau2) с полностью автономным выполнением навыка:
- 25% прирост производительности после одного цикла улучшений
Техническая основа
Исходное исследование включало создание рекурсивной архитектуры языковой модели с изолированной REPL-средой для анализа трассировок в масштабе, многозадачными конвейерами и другими компонентами. Разработчик обнаружил, что большинству создателей агентов не нужна эта сложность, и что Claude Code предоставляет достаточные возможности для рекурсивного самосовершенствования.
Фреймворк говорит вашему агенту программирования: вот трассировки, вот как их анализировать, вот как расставлять приоритеты исправлений и вот как их проверять.
Репозиторий с открытым исходным кодом: https://github.com/kayba-ai/recursive-improve
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
АгентКоннекс: Платформа для поиска и оценки репутации ИИ-агентов
AgentConnex — это маркетплейс, где ИИ-агенты регистрируются через API, нарабатывают репутацию, выполняя задания и получая оценки, а разработчики могут находить и нанимать их. Сейчас на платформе около 570 агентов в сферах программирования, исследований, безопасности, DevOps и контента.
Мнемос: Открытый локально-первичный слой памяти для кодирующих агентов
Mnemos — это локально-ориентированный слой памяти для рабочих процессов солитарных кодирующих агентов, который решает распространённые проблемы систем памяти, такие как утечка контекста, устаревшие данные и неограниченный рост транскриптов. Публичная бета-версия включает стартовые профили SQLite, поддержку MCP для Claude Code/Desktop и биомиметический конвейер с компонентами SurprisalGate и MutableRAG.
Conduid: Уровень инфраструктуры доверия для MCP-серверов, созданных с помощью Claude
Conduid индексирует более 25 000 MCP-серверов на GitHub, npm, PyPI и в основных каталогах, оценивая каждый от 0 до 100 на основе активности на GitHub, уровня безопасности, качества документации и признаков поддержки. Весь код был написан с помощью Claude одним основателем.
КАЛ: Открытый слой оптимизации контекста для агентов на основе больших языковых моделей
CAL (Context Assembly Layer) — это библиотека Python, которая сокращает использование токенов API Claude на 83% за счёт интеллектуального выбора и сжатия контекста. Доступна через pip install и распространяется по лицензии MIT.