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-improve в 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 /benchmark по сравнению с базовым уровнем
• Повторяйте циклы для продолжения улучшений

Автономный вариант

Для полностью автономной работы (аналогично autoresearch Карпати):

• Выполните /ratchet для 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