AutoHarness：Warp 的 Agent 自我改进循环

Fri, 28 Aug 2026 00:00:00 +0000

先看一个反直觉的场景。6 月 12 日，Warp 创始人 Zach Lloyd 的 GitHub 账号向开源 demo 仓库 issue-triage-loop 提交了一个 PR #21。PR 的真正作者不是他，而是一个在 Oz 上运行的 Agent。它做的事很克制：回看 issue #16 到 #20 这 5 次 triage 判断，发现其中 4 次被人类维护者纠正，于是把这些纠正压缩成 3 条可复用的规则，diff 只有 8 行新增、6 行删除，最后提出把 triage Skill 从 v1 升到 v2。

一个 Agent，给自己交了一份只有 14 行的「改进申请」，等人批准。这就是 Anthropic 笔下「self-improving agent」的真实形态——它让人联想到模型在线训练、自动改权重，但讲的并不是这些。我把官方文章、Warp 公开 demo、这个 PR 和当前开源实现放在一起看，结论很清楚：持续变化的是版本库里的 Skill 与相关配置。 Claude 负责执行任务、归纳反馈和生成候选修改；Git、评测、权限与人审决定修改能否进入生产。

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