开源项目 Reef 让 Agent 在部署中持续自我进化权重与编排
Scobleizer · x · 2026-09-03
Human-Agent-Society 团队发布了开源基础设施 Reef，目标解决一个核心问题：Agent 能否在部署之后继续提升能力。
- 思路上呼应 Ilya Sutskever 的观点：未来智能系统应从部署中学习，这要求把 serving 栈本身变成学习层——收集线上经验、转化为更新、再安全地回灌进服务。
- Reef 声称是首个同时从部署经验中进化模型权重和 agent harness（prompt、记忆、技能、工具、编排）的开源基础设施。
- 使用方式接近 codex/opencode：通过标准 HTTP 端点下载 agent，把模型请求指向 Reef 的推理端点而非厂商；Reef 在后台持续评估 agent 行为并改进 harness 与权重，用户无需手动操作即可获得越来越好的结果。
- 项目已在 GitHub 开源（Human-Agent-Society/reef），支持 SAO、TTT-Discover 等模型进化方法，目前约 150 star。
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