Self Evolving Harness With Memory：编码智能体的自进化与记忆机制
文章探讨如何在不训练模型的前提下，让编码智能体在后续任务中持续变好。作者将编码智能体拆解为“冻结模型 + harness 程序”，并以 Pi 和 Hermes 为例说明通用 harness 的循环结构：组装提示、调用工具、追加结果、压缩上下文。核心观点是，真正带来“自进化”的并非内层循环本身，而是引入第二个写入者——在回合结束后或任务进行中，由额外代理将经验写入 MEMORY.md、SKILL.md 或四类存储，使下一个上下文窗口能加载这些持久化知识。Hermes 通过 fork 代理定期写记忆与技能，Prime Agent 则用 /refine 从轨迹中做最小可回滚编辑。两者都保留不可变基础提示，只改变下一窗口内容。
