今年每一篇关于“自进化智能体“的论文都在变异文本：提示词、技能文件、工作流图、记忆模式。来自中国科学技术大学与香港科技大学的MOSS认为，这是错误的层面。

在生产环境中真正让智能体失效的是路由、钩子顺序、状态不变性、分发逻辑。这些并不存在于任何文本制品中，而是存在于智能体框架代码本身。因此，文本层的进化在物理上无法触及整个结构故障类别。

MOSS在生产级智能体基座上执行源代码级重写。每个进化周期锚定在一批自动策划的生产故障证据上，代码修改委托给外部编码智能体CLI，候选方案通过在临时试运行工作器中重放该批故障证据来验证，然后通过需用户同意、带健康检查回滚机制的容器替换进行推广。

在OpenClaw上，四个任务的平均评分在单周期内无需人工干预便从0.25提升至0.61。源代码级进化是图灵完备的，并且是任何文本可变范围的严格超集。“自进化“的标准已被提升。

MOSS：通过源代码级重写实现自主智能体系统的自我进化 论文：https://arxiv.org/abs/2605.22794

MOSS：通过源代码级重写实现自主智能体系统的自我进化

来源：https://arxiv.org/html/2605.22794 蔡千树1,2,∗ Yonggang Zhang2,∗ 贾贤章2 薛伟2 宋军3 田新梅1,† 郭毅可2,† 1中国科学技术大学，脑启发智能感知与认知教育部重点实验室 2香港科技大学 3香港浸会大学

摘要

自主智能体系统在部署后很大程度上是静态的：它们不会从用户交互中学习，重复的故障会一直持续到下一次人工驱动的更新发布修复。自进化智能体应运而生，但所有进化都局限于文本可变的制品——技能文件、提示配置、记忆模式、工作流图——而智能体框架则保持不变。由于路由、钩子顺序、状态不变性和分发逻辑存在于代码中而非任何文本制品中，因此整个结构故障类别在物理上无法从文本层触及。我们认为，源代码级适应是一种本质上更通用的媒介：它是图灵完备的，是任何文本可变范围的严格超集，通过确定性方式生效而非依赖基模型的遵从性，并且不会因长上下文漂移而退化。我们提出MOSS，一个在生产级智能体基座上执行源代码级自我重写的系统。每个进化周期锚定在自动策划的一批生产故障证据上，并通过确定性的多阶段流水线进行；代码修改委托给一个可插拔的外部编码智能体CLI，而MOSS保留阶段排序和裁决。候选方案通过在临时试运行工作器中针对候选镜像重放该批故障证据来验证，然后通过需用户同意、带健康检查回滚机制的容器替换进行推广。在OpenClaw上，MOSS在单周期内无需人工干预便将四个任务的平均评分从0.25提升至0.61。代码可在https://github.com/dav-joy-thon/MOSS获取。

1 引言

应用级自主智能体系统，如OpenClaw(OpenClaw,2024 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib3))，已从研究演示发展为真实世界的工作者，部署在Slack、Discord、Web及其他渠道，为用户完成复杂的多步骤任务。然而，一旦部署，它们很大程度上仍是静态的：它们不会从实际使用方式中学习，同样的故障模式会在用户间重复出现，直到下一次人工驱动的迭代发布修复。作为回应，一股自进化智能体浪潮涌现，让智能体在部署后自行进化(Nous Research,2024 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib4),2026 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib5); Wang et al.,2026 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib7); Ma et al.,2026 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib8); Liang et al.,2026 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib9); Wang et al.,2025 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib10))。

这些系统留下了一个未被触及的层面。如表1 (https://arxiv.org/html/2605.22794#S1.T1)所示，它们的进化范围局限于文本可变制品——技能文件、提示配置、记忆模式，最多到工作流图；而智能体框架——路由、状态管理、分发、钩子、中介器、会话生命周期——从未被智能体自身修改。这个边界所施加的限制是物理性的：对文本可变制品的编辑只能改变智能体自身思考的内容（该说什么、调用哪个技能、如何将任务分解为子目标）；它们无法改变框架代表其决定的决策。一旦故障源自这一层——消息路由错误、钩子触发顺序错乱、会话状态损坏、跨技能的原子性错误——任何对技能、提示或记忆的更新都无法触及：错误不在提示文本中，提示重写无法掩盖它。此类故障的比例随框架复杂性增加而增长，因此随着智能体系统成熟，这一差距会扩大。

表1：应用级自进化智能体系统的进化范围。

我们认为，源代码级适应——智能体对其自身源代码执行自我重写——是一种本质上更通用的媒介，同时在四个维度上优于文本可变进化。它是图灵完备的：因为编程语言是图灵完备的，源代码设计空间构成了一个通用搜索空间，每个文本可变的智能体设计空间——提示词、技能、记忆模式、工作流图——都是其严格子集(Hu et al.,2025 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib1))；编辑代码不仅能达到这些子集所能表示的每种配置，还能达到它们无法表示的任何任意智能体结构。它是任何文本可变范围的严格超集：提示词编辑能做到的，等效的代码编辑也能做到，反之则不然。它以确定性方式生效：路由逻辑、钩子排序和状态机不变式作为代码运行，其行为不依赖于基模型是否正确读取新文本并遵从——文本可变修复则相反，其有效性随当前基模型能力波动而起伏。并且它不会因长上下文漂移而退化：文本可变修复是智能体每次轮次必须重新读取的提示词、技能和记忆条目，随着这些内容在生产使用中累积数周，模型对任何单项指导的遵循程度会被稀释；源代码层的编辑编码为行为，而非需要重新读取的文本，因此不会随系统老化而退化。

学术工作已证明在最小化支架上源代码级自我重写的可行性：SICA(Robeys et al.,2025 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib2))、达尔文哥德尔机(Zhang et al.,2025 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib11))和HyperAgents(Zhang et al.,2026 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib12))都展示了智能体修改自身实现以提升自身基准分数的能力；Meta-Harness(Lee et al.,2026 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib13))进一步表明，向编码智能体提案者暴露过去执行轨迹相比仅依赖基准分数更能驱动迭代改进。但这些系统都在最小化支架上运行，反馈由基准分数门控——本质上是一种探索性范式。将同样的源代码级能力移植到应用级、生产级基座上是一种完全不同的工程环境：代码库庞大，没有清晰的基准分数可锚定进化，实时用户流量和持久用户状态必须存活。这引发了一系列具体问题，需在系统设计层面解决：何时触发进化尝试，修复应落在代码库的何处，生成的候选方案是否确实优于已部署版本，以及如何在不中断实时部署的情况下将该候选方案呈现给真实用户。

我们提出MOSS，一个在生产级智能体基座上执行全面源代码级自我重写的系统——上述源代码级适应的具体实例化。如表1 (https://arxiv.org/html/2605.22794#S1.T1)所示，它是唯一触及框架的系统，覆盖了先前工作所解决的文本可变范围的严格超集。MOSS通过系统提示注入，将其整个进化生命周期——触发、状态查询、停止、应用、对话标记——作为内置的moss evo CLI能力暴露给智能体基座，因此用户通过日常工作时已使用的同一对话界面与进化交互。证据通过两个互补渠道积累：对近期用户会话的周期性后台扫描自动发现表现不佳的对话片段，用户还可以标记对话中的任何轮次；两者都汇入同一个批次，每个下游阶段都锚定于修复该批次，而非针对合成基准目标。代码修改由可插拔的外部编码智能体CLI执行，作为宿主子进程调用，候选方案在临时试运行工作器上验证，这些工作器在生产级等效容器中针对候选镜像重放该批次——而非针对单元测试或合成支架。在整个循环中，每个制品——计划、差异、构建日志、每轮评分矩阵——都可以按需由智能体读取，因此用户可以在授权替换前审计系统打算更改的内容及原因。收敛后，MOSS通过同一对话渠道主动通知用户并暂停；仅在用户明确授权后，宿主导进程才执行容器替换，保留用户状态，并在替换后健康检查失败时自动回滚。在OpenClaw上，MOSS在单周期内无需人工干预便将四个任务的平均评分从0.25提升至0.61。

2 系统架构

MOSS通过五个组件在生产级智能体基座上实现自我重写：一个运行基座用户面向智能体的主容器，一个控制面CLI（智能体及用户通过智能体）驱动进化，一个按需可插拔外部编码智能体CLI（每阶段调用以进行代码编辑），一个宿主导进程（监督其他所有组件），以及用于验证候选方案的临时试运行工作器。

2.1 基座

为便于本文阐述和案例研究，MOSS使用OpenClaw(OpenClaw,2024 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib3))作为其基座；该设计可适配其他主流智能体基座，如Hermes Agent。OpenClaw是一个生产级智能体系统，具有多渠道网关、插件与钩子基础设施、会话与技能机制以及持久用户状态。学术自进化智能体运行的最小化支架要小得多、简单得多；这一差距塑造了以下四个设计选择。

2.2 控制面

MOSS通过单个moss evo CLI将其整个进化生命周期暴露给智能体基座，该CLI由基座的用户面向智能体通过其内置的shell工具调用。九个子命令覆盖整个表面：status, batches, batch, start, stop, restart, apply, flag和catch-up。前七个通过HTTP路由到MOSS注入基座网关的进化控制端点组，进而到达容器内的进化服务；flag和catch-up通过Unix套接字路由到宿主导进程的自动扫描引擎。

该CLI通过在安装时将脚本绑定挂载到容器中，从基座运行时内部可达。为使智能体意识到该能力，MOSS在基座的系统提示中注入一个段落，指向磁盘上描述命令、用法和操作规则的能力文档；当用户提及进化、批次、应用新版本或对某轮表达不满时，智能体按需读取该文档。从MOSS到智能体的异步通知通过三个webhook事件反向流动：evolution-converged和evolution-failed由容器内进化服务在循环终止时触发，apply-complete由宿主导进程在容器替换稳定后触发。每个事件POST到一个webhook端点，基座中的一个小型钩子映射配置将其转换为智能体下一轮接收的系统消息。

这三件套接口——CLI输入、webhook输出、能力文档作为参考——是MOSS与基座之间的全部契约。任何提供五个原语（shell等效工具执行、文件系统读取、周期调度、webhook到智能体的交付、系统提示注入）的基座都可以通过配置这些组件来托管MOSS，无需更改MOSS自身的代码。

2.3 外部编码智能体

在如此大的基座上，MOSS无法通过单个推理循环（读取并重写代码库自身）来执行代码修改——跨文件不变式和并发状态交互超出了单个推理循环的能力。因此，MOSS通过主容器内的确定性状态机处理进化调度和决策，并将具体的编辑行为委托给作为宿主子进程调用的外部编码智能体CLI；该CLI在宿主机而不是主容器内运行，因为只有宿主机才包含编辑工作所需的shell环境、网络出口和范围挂载。每阶段调用机制推迟到§3.3 (https://arxiv.org/html/2605.22794#S3.SS3)讨论。责任沿这条分界线划分：MOSS拥有阶段排序、裁决、循环退出和交换时机，而编码智能体CLI拥有在其给定范围内进行编辑的行为。

编码智能体CLI本身是可插拔的。MOSS通过一个四方法运行器接口抽象集成；分发器、RPC模式、阶段逻辑和基座侧网关在不同提供者之间保持不变。树内提供了四个运行器——Claude Code(Anthropic,2025 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib28))、OpenAI Codex(OpenAI,2025 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib29))、DeepSeek-TUI(Hmbown,2025 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib30))和OpenCode(OpenCode项目,2025 (https://arxiv.org/html/2605.22794#bib.bib31))——在启动时通过配置选择，并可选择每次生成的覆盖，允许在单次进化运行中不同角色使用不同提供者。添加第五个提供者只需一个新运行器文件加一行注册表项。这种解耦使进化机制独立于任何特定的编码智能体供应商，并允许基座操作员将MOSS与最符合其模型访问和成本约束的提供者配对。

2.4 宿主导进程监督

容器生命周期管理不能位于主容器内部：一旦候选方案收敛，必须停止现有容器并用新构建的镜像替换，而进程在自身退出后无法启动新容器。

MOSS将此责任以及若干相关责任置于一个宿驻留的asyncio进程中，称为宿主导进程。它通过Unix套接字RPC处理四类操作：按阶段调用编码智能体CLI (§2.3 (https://arxiv.org/html/2605.22794#S2.SS3))、