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密歇根大学安娜堡分校团队提出并开源AI机器人协同设计智能体Auto-Robotist，相关工作获EMNLP'26主会录用，并在EvoGym七项任务的5×5冷启动实验中以持续更新的技能库复用试错经验，平均最终最优得分高于遗传算法。
清华大学张强教授团队联合北京清屿科技、香港大学和北京怀柔实验室提出EvoSim，使AI从实验偏差中追查机制、修订方程并积累建模方法，并在电池快充析锂与动态电压预测场景完成验证。
每个做 AI 系统的人都经历过这个阶段：效果上不去，又不知道往哪使劲——读轨迹、改 prompt、调配置，靠人一轮轮试，一试就是好几天。
上海交大00后团队创办的芯生代完成数千万元种子轮融资，计划让Agent为不同模型、芯片和场景生成可自我迭代的定制推理引擎，其EvoKernel框架已将昇腾算子生成正确率从4%提升至83%。
会写代码的 Agent，正在走向物理世界。
ModelScope团队开源动态检索框架Sirchmunk，无需预构建向量索引即可在原始文件中即时定位证据，并通过KnowledgeEvolver把检索经验沉淀为可复用知识，使知识库在检索过程中持续连接、合并与重组，实现自我进化。
一个 Agent 第一次没把任务做对。
字节Seed团队推出Seed-Evolving第五版更新，通过统一Model ID实现周级自动迭代，在Coding Agent长程任务完成度和VLM视觉理解能力上均有显著提升，用户一次接入即可享受模型持续进化。
EvoMap团队提出了一套不更新基模参数的RSI工程解法：由EvoX智能体、Evolver进化引擎和EvoMap经验流转网络构成的自进化体系，将Agent执行轨迹蒸馏为结构化控制对象Gene，通过GEP协议在35.7万智能体间流转481万项经验资产，使其在多款主流大模型上将长流程任务通过率提升8.7至15.5个百分点。
EvoMap团队推出自进化智能体EvoX，采用无中心调度的蜂群模式让大量Agent平级协作、自主组队，在563道逻辑、数学、物理题上将Claude Haiku 4.5的正确率从单Agent的26.29%提升至70%以上，并开源AutoResearch项目构建Agent经验基础设施。