Proteus 是一个开源的 AI Agent 自进化框架: 让agent自我迭代自己的harness

Proteus是一个开源的 AI Agent 自进化框架：大多数 agent 的 harness（工具、提示词、执行流程）是人一次性设计好、之后基本不动的。Proteus 让 agent 自己改写 harness 这套东西的源代码，同时它自带一把尺子，量的是 harness 变成了什么形状，而不是分数涨了几分。

01差异在哪

大部分被称作"自我进化"的 Agent，做的事情是往一个 memory 文件里追加内容。

Memory 改变的是 Agent 知道什么，Prompt 改变的是你要求它做什么，而 Harness 决定的是它到底是个什么东西。

前两个所有人都在迭代，第三个关于 harness 的部分，几乎没人交出去过。

官方架构图：中间是 Evolve Loop 四阶段，左侧 Harness 适配与沙箱，右侧目标选择、偏好注入和那把"尺子"（图源：Proteus 官方仓库）

02运行方式：一个自进化的 Evolve Loop

Observe Purpose Act Reflect。Proteus 让 Agent 能够在持续与环境交互的过程中观察、行动、反思，并通过自主重写自己的 Harness 代码来迭代自身能力。

官方文档里对这四步的解释是：observe 阶段盘点现状，如果你配了"可见"的评估器，上一轮的分数会在这里显示；接着列出可以改进自身 harness 的方式；然后动手改；最后决定留下什么。

有个设计值得留意：每一轮 episode 都是全新上下文，只有进化后的 harness 文件能跨过 episode 边界。也就是说，它不靠"记住上一轮聊了什么"来变强，而是靠"上一轮把自己改成了什么样"。

03六个关键点

1、Harness-agnostic：通过 Harness Adapter 接入不同的开源 Agent Harness，而不是绑定某一个 Agent 框架。官方目前带了离线的minimal、llm，以及 DeepSeek Harness、Pi、Aki 的适配器。

2、Harness Self-Evolution：Agent 不只是更新 Memory 或 Prompt，而是可以直接修改构成自身行为逻辑的 Harness 源代码。

3、Goal Selector：支持有明确目标的定向进化，也希望进一步探索没有固定最终目标的开放式自进化。官方把"无目标、无压力的进化"列为一等模式，而不是附加功能。

4、Preference Injector：可以注入不同的偏好、初始条件和价值倾向，用于研究它们如何影响 Agent 的长期进化轨迹。

5、Ruler / Evaluator：不仅观察最终任务得分，也关注 Agent 在长期进化过程中发生了怎样的结构和行为变化。

6、Sandbox Management：将 Agent 的自主代码修改和执行放在隔离环境中，使长期、自动化的自进化实验更加可控。官方提供LocalSandbox和DockerSandbox，后者可以把网络直接关掉。

04那把尺子长什么样

这是我觉得最值得看的部分。官方那个度量面板顶上写着一句话："Measure the evolution, not only the score."

官方度量面板：结构位移 2.73%、305 次单元移动、7596 次工具调用、快照接受率 90%——整屏没有一个任务分数（图源：Proteus 官方）

面板上的数字都不是"做对了几道题"，而是这个 harness 自己被改成了什么样：结构上有 2.73% 的位移（7878 个端点单元里 215 个和起点不同，71 个新增、144 个修订、0 个被删）、作者路径移动了 305 次、观察到 7596 次工具调用、30 轮里 27 轮的快照被接受，失败的 3 次都在下一轮被修复。

具体的度量手段有三类：结构距离（按面分别看新增/删除/修订，以及路径长度）、行为距离（配一个置换检验）、还有一个结晶化测试——把进化后的状态挂到一个中性配置下，看它读回来是不是还是它自己。

官方还给了个跨实现的验证：拿 Proteus 的行为尺子去量已有研究的运行记录，独立复现了那些研究的主要动态——不同分支在第 1 轮就分开（R = 1.63），到第 30 轮收敛（R = 0.93）。

05跟之前那几个的区别

区别于之前介绍的自进化 agent——prime-agent、PenguinHarness、OpenRSI等，Proteus 的目标是成为一个通用的 Agent Evolution Infrastructure：

直接改 harness 的源代码，并且把关注点从"涨了几分"挪到"它变成了什么"。

06想试的话

一条命令装，自带的minimalharness 完全离线跑，不需要 API key 也不需要 Docker：

pip install proteus-evolve proteus run --harness minimal --seeds 4 --episodes 8 --out runs/demo proteus measure --harness minimal --out runs/demo

Python 3.10+，MIT 协议，当前版本 v0.3.0。要注意官方自己标的状态是research preview——研究预览，不是生产就绪。仓库 8 月 17 日建的，现在 57 star。

项目地址GitHub：https://github.com/proteus-evolve/Proteus项目主页：https://proteus-evolve.github.io/