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

Клод Код против OpenCode: Ключевые технические различия, обнаруженные разработчиком
Разработчик сравнивает Claude Code и OpenCode по контексту, памяти, использованию инструментов, подагентам, разрешениям, безопасности и гибкости моделей, заключая, что Claude Code по-прежнему выигрывает для работы с продуктивными репозиториями.

Оптимизация ANE посредством экспериментов с ИИ, управляемым через телефон, демонстрирует преимущества слияния ядер.
Разработчик провел 55 экспериментов по оптимизации Apple Neural Engine, управляя процессом со своего телефона с помощью Claude для мозгового штурма. Ключевые улучшения включали объединение 3 ядер ANE в 1 мега-ядро, что снизило потери при валидации с 3.75 до 2.49 и время шага с 176 мс до 96 мс.
NVIDIA SkillEvaluator 登陆 ClawHub:技能真的更好吗?
ClawHub теперь интегрирует NVIDIA SkillEvaluator, чтобы показать, улучшает ли навык агента до его установки. Патрик Эриксен показывает сравнение базового уровня и измеренного прироста для более чем 300 проверенных навыков.

LivingAgents.ai: Веб-симуляция ИИ-агентов на основе Claude API
LivingAgents.ai — это веб-симуляция, в которой каждый агент работает на основе API Claude, выполняя действия, такие как поиск ресурсов, торговля, создание предметов, атаки, размножение и постоянная смерть, причём каждое действие требует реального вызова LLM.