HALO 开源：给个人 Agent 的自我改进闭环做 L0-L5 分级审计

liuziwei7 · x · 2026-11-10

LMMS Lab 团队发布 HALO（Always-On Intelligence 文档站），一个以 MCP server 形式接入个人 agent 的「自我改进证据」分析插件，源自 HALO 文档的灵感。

• 即插即用：作为 MCP server 接入，ChatGPT dots、Grok Bot、Claude Code、Codex 等支持自定义 MCP 的宿主无需改代码即可使用，配置仅需一行 "halo": {"command": "halo", "args": ["serve"]}
• 信息通道分析：agent 记录循环中每一步引用的早期步骤，HALO 由此判定信息通道（如 Memory→Action），展示哪些通道在承载信息
• 自我改进证据链：HALO 追踪「行动→结果→修订→后续行动使用修订」的完整闭环，判断证据能支撑到哪一层
• L0-L5 闭环分级：报告将轨迹定位在一个闭环等级上作为下界，并说明升到下一级还缺什么

配套论文框架是 Action-Sensing-Memory 的个人多模态 agent 系统分析。

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