awesome-rsi

一张图看懂 AI 自我改进的研究版图

awesome-rsi 是一个围绕“递归自我改进（RSI）”的精选研究地图，把散落在模型、智能体、执行框架、具身系统、自动化 AI 研发、评测基准与安全等方向的工作整理成结构化索引。它解决的核心问题是：RSI 涉及 AGI、AI 安全、自动化科研等多个交叉领域，资料分散、术语不统一，研究者很难快速建立全局视野。项目本身不是代码库，而是一份持续维护的清单，按主题分类收录论文、项目、工具与基准，帮助读者理解“AI 如何改进 AI”这条技术路线上的关键节点、能力边界与风险议题。核心能力包括：跨领域资源聚合、按 RSI 生命周期分层组织、兼顾能力与安全视角、为选题和竞品调研提供入口。适合作为入门地图或团队内部技术雷达的底稿。

开源 free 评测安全

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GitHub 星标 ★ 368

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类评测安全

开发团队lobehub

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/lobehub/awesome-rsi

定价模式free

价格说明开源免费资源列表

访问状态

是否开源是

开源协议CC0-1.0

主要语言

技术栈/模型agi,ai,ai-agents,ai-model,ai-safety,artificial-intelligence,automated-ai,awesome,awesome-list,awesome-lists,recursive-self-improvement,rsi,self-evolution,self-evolving,self-evolving-agents,self-improving,self-improving-agents,self-improving-ai,self-improving-systems

GitHub 星标★ 368

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-08-11 00:00:00

最近更新2026-09-29 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-30

浏览次数0

使用教程

核心亮点

按 RSI 生命周期分层组织，从模型、智能体到自动化 AI 研发和安全，结构清晰
同时覆盖能力与安全两条线，避免只看性能不看风险
收录基准与执行框架，方便直接定位可复现的评测入口

不足之处

纯清单项目，无代码实现，无法直接运行或验证
分类粒度和收录标准依赖维护者，更新频率与完整性待观察

适用场景

调研 RSI 方向时快速建立全局认知
团队做 AI 安全或 AGI 路线技术雷达
为论文选题或竞品分析寻找参考基准与项目

替代项目

awesome-agi、awesome-ai-safety

项目介绍

awesome-rsi 是评测安全领域的开源项目，由 lobehub 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于评测安全分类，该分类目前共有 480 个项目，GitHub 星标数为 368。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-29。开源免费资源列表。

它主要面向的使用场景是：调研RSI方向时快速建立全局认知。同类可对比的替代方案包括 awesome-agi、awesome-ai-safety。

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