字节跳动 Seed 等机构研究者提出 Self-Developing Agents 研究方向，聚焦让 AI 像人一样从模糊目标中自主学习并积累可复用能力，补上递归式自我改进的缺失环节。团队提出 ASPIRE、S³Gym 和 HarnessDev 三项基准，分别研究 Agent 如何从模糊目标中学习、能否从经验中学习、Harness 改进能否保留的问题。实验显示当前 Agent 具备一定自我训练、总结和修改能力，但瓶颈在于难以准确判断该改什么、哪些经验值得吸收及改后是否真的变好，突出问题是代理目标与真实目标错配、对局部反馈和可见指标过拟合。未来这类 Agent 的核心在于建立更可靠的目标形成、验证和保留机制，沉淀可泛化的稳定能力。