recursive-improve

让AI智能体自己总结经验,越用越聪明

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 35 🐛 待处理 4 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 301
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

recursive-improve 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队kayba-ai
官网地址https://kayba.ai
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明开源项目,需自行部署,定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent-learning,agents,ai,ai-agent,ai-tools,llm,machine-learning
GitHub 星标★ 301
上线时间2026-03-28 00:00:00
代码更新2026-03-31
仓库体积1.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

recursive-improve 是一个让 AI 智能体实现递归自我改进的开源框架。它解决的核心问题是:当前大模型智能体在完成任务后缺乏自主学习和迭代优化的能力,每次任务都从零开始,无法积累经验。该项目通过设计一套循环机制,让智能体在执行任务后自动评估自身表现,将成功经验或失败教训反馈到系统提示词或外部记忆中,从而在下一次类似任务中表现更好。其核心能力包括:任务分解与执行、结果评估与反思、经验提取与沉淀、以及基于改进后的指令重新运行。整个流程无需人工干预,智能体可以不断循环进化,适用于需要长期自主完成复杂任务的场景,如自动化运维、代码生成、数据分析等。项目基于 Python 实现,易于集成到现有 AI 工作流中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 301

技术标签

核心亮点

  • 实现真正的闭环学习:任务完成后自动反思并更新指令,而非静态提示词
  • 轻量级设计,基于Python,易于集成到现有智能体工作流
  • 提供明确的可视化改进轨迹,方便追踪智能体进化过程

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持待观察
  • 递归改进可能引入累积错误,缺乏有效的安全护栏机制

适用场景

  • 长期运行的自动化任务,如定时数据抓取与清洗
  • 代码生成与调试,让AI根据报错自动修正策略
  • 个性化推荐系统,根据用户反馈持续优化决策逻辑

替代项目

AutoGPT、BabyAGI、Self-Refine

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