人大开源 FlashRSI：统一框架让 Agent 自动优化 Prompt、Skill 与工具
人大把 13 种 Agent 自我改进算法打包进 FlashRSI 开源了，Prompt、Skill、工具配置都能自动迭代优化，写 Agent 的朋友可以试试。
中国人民大学团队开源了 FlashRSI，一个面向 RSI（自我改进）的统一框架。它把改进提议、修改配置、运行任务、评估、筛选更优版本的流程自动化，例如自动减少 Coding Agent 重复读文件浪费 Token、补上修复 Bug 后忘记运行测试的问题。框架统一了 13 种 Agent 自我改进算法，集成 OPRO、GEPA、ACE、SkillOpt、Meta-Harness、RRSI 等，覆盖 Prompt、Skill、经验记忆和 Harness 等优化层次。每轮改进会记录修改的配置文件、候选版本、执行轨迹、评测分数和资源消耗，可基于真实任务和 Benchmark 决定保留哪些改动。
人大最新开源：FlashRSI，一个面向RSI的统一框架，让Agent自动优化自己的Prompt、Skill、工具、Harness
举个例子，比如一个Coding Agent经常重复读取文件、浪费 Token，或者修复Bug后忘记运行测试，你就需要反复修改Prompt、Skill、工具配置，再测试效果
FlashRSI把这套优化过程给自动化了 提出改进、修改Agent配置、运行任务、评估效果、筛选更优版本、继续迭代流程自动化
它统一了13种Agent自我改进算法，集成了OPRO、GEPA、ACE、SkillOpt、Meta-Harness、RRSI等，覆盖 Prompt、Skill、经验记忆以及Harness等不同优化层次
你可以通过真实任务和Benchmark判断哪些修改值得保留
每轮改进也都会记录Agent修改了哪些Prompt、Skill、工具或配置文件，保留候选版本、执行轨迹、评测分数和资源消耗
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