模型權重保持不變，Agent 仍可把一次次執行經驗沉澱成指令、記憶、工作流程、工具及 runtime logic。Harness-RSI 是一份圍繞 harness self-evolution 的研究調查與配套閱讀資料，處理的是固定 base model 如何持續改善代理系統，而不是提供可直接執行的 Agent 軟件。
內容將更新目標分成由固定元件解讀的 instructions、memory、workflow specifications，以及可執行的 tools 和 runtime logic，再比較不同方法如何提出、篩選及接納修改。分析亦連接 evolutionary algorithms 與 continual PAC-learning，嘗試說明甚麼條件下，接納更新的比較才足以支持「有所改善」的判斷。
評估部分沒有只看分數升幅，而是拆開四個問題：selection 是否受到搜尋過程影響、activation 是否真的在評分執行中生效、attribution 是否由該更新造成，以及 improvement 能否推廣到產生更新以外的任務。調查指出，相關報告雖常使用 held-out tasks，activation 和 attribution 的證據仍然有限。
GitHub 儲存庫沒有展示完整安裝流程或可供本地測試的程式入口，較適合研究人員、Agent 平台設計者及需要整理自我改善方法的團隊。
- 固定模型權重，更新外部 harness state
- 涵蓋指令、記憶、工作流程、工具與執行邏輯
- 以 evolutionary algorithms 和 continual PAC-learning 分析更新
- 用 selection、activation、attribution、improvement 拆解評估可信度