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嗨，HN，我是Umer。我最近构建了一个名为HyperFlow的实验框架，旨在探索自我改进AI代理的想法。 通常，当一个代理未能完成任务时，我们开发者会手动调整提示或修改代码逻辑。我想看看代理是否能够自动化自己的改进循环。 HyperFlow基于LangChain和LangGraph，使用了两个代理： - 一个TaskAgent，用于解决特定领域的问题。 - 一个MetaAgent，负责改进。 MetaAgent会查看TaskAgent的评估日志，重写底层的Python代码、工具和提示文件，然后在一个隔离的沙箱（如Docker）中测试新版本。在多个迭代中，它会将取得最高分的版本保存到档案中。 目前这个框架仍处于高度实验阶段，但其架构深受最近的HyperAgents论文（Meta Research，2026）的启发。 我非常希望听到你对架构的反馈、你对自我引用代理的看法，或者回答你可能有的任何问题！ 文档： [https://hyperflow.lablnet.com/](https://hyperflow.lablnet.com/) GitHub： [https://github.com/lablnet/HyperFlow](https://github.com/lablnet/HyperFlow)

如今，企业似乎将风险投资基金作为其主要的广告宣传手段。事实上，如果不进行资本筹集，很难让自己在每天涌现出成千上万的新兴公司中脱颖而出。 现在，获得风险投资基金似乎是唯一能够在市场上创造任何病毒式传播的方式。人们仍然对外地的专家抱有期待，因为他们认为：“风险投资者是非常有经验的人，知道在投资时该关注什么。”然而，当意识到风险投资者每资助19个失败者才会有1个独角兽时，这种想法显得有些反直觉。 人们希望一家公司在有机会在市场上取得成功之前就已经足够大。一则新闻稿“ABC公司，一家初创科技公司，获得了来自秃鹫风险投资基金的2500万美元投资，估值达到10亿美元”所带来的病毒传播效应，远远超过另一则声明“ABC公司，一家初创科技公司，拥有可以改变世界的商业计划”。 而风险投资行业无疑在推动这种思维方式……即任何未来独角兽的起点与风险投资的资金是密不可分的。这也意味着，如果你有一个出色的概念和执行路径，获得风险投资是必不可少的。