當 Agent 的執行流程不斷改變，模型可能未學懂新要求，也可能因 Harness 限制而用不出原有能力。CoEvoX 屬於 LLM agent 的模型—Harness 共演框架，透過共同演化歷史檔案，協調模型檢查點、執行框架與實驗結果。
每輪流程由 meta-agent 編輯新 Harness，從歷史檔案選擇或合併模型 checkpoint，再用拒絕取樣軌跡進行 SFT；只有通過驗證的改善組合才會晉升。TIMR（Turn-level Interface Mismatch Rate）用來診斷逐回合的介面錯配，亦令模型選擇不再只看單一模型能力。
• Qwen3.5-9B 經 CoEvoX 調整後，部分失效歸因測試超越更大型模型
• 評估涵蓋多代理失效歸因、角色感知 text-to-SQL 及智能家居指令
• Held-out 測試避免同時參與訓練與演化選擇
• 結果並非全面領先，部分演算法生成或 When 指標仍落後其他方法
失效歸因結果中，CoEvoX 在 Hand-Crafted 的 Who、Pro 的 Who，以及 TraceElephant 的 Who 分別取得 68.39%、69.43% 和 70.78%，但在 TraceElephant When 只有 28.92%，低於 GSPO 的 38.36%。這反映共演化能改善特定工作分工，卻未必對所有推理步驟同樣有效。
項目較適合研究 recursive self-improving agents、模型訓練及 Harness 設計的團隊，用來測試模型與工作流程是否互相配合。提供的資料沒有完整安裝、執行指令或部署流程，亦不應直接假設可隨意下載；目前較合理的理解是把它視為附有實驗框架與評估方向的研究項目。