एक डेवलपर ने रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट (RSI) का पता लगाने के लिए Gear नामक एक ओपन-सोर्स एक्सपेरिमेंटल फ्रेमवर्क जारी किया है और इसके डिज़ाइन पर समुदाय की प्रतिक्रिया चाहता है।
फ्रेमवर्क एक इटरेटिव लूप लागू करता है जहां एक मेटा-एजेंट एक्जीक्यूशन ट्रेस और एवल्यूएशन रिजल्ट्स की समीक्षा करता है ताकि टास्क एजेंट के इंस्ट्रक्शन्स, टूल्स या वर्कफ्लो में बदलाव का प्रस्ताव दे सके। वर्तमान इम्प्लीमेंटेशन सीधे मॉडल ट्रेनिंग के बजाय एजेंट के हैर्नेस को बेहतर बनाने पर केंद्रित है, जो अभी भी एक्सपेरिमेंटल है।
लेखक विशेष रूप से सुझाव मांगता है कि नई टास्क पर ओवरफिटिंग के बिना सुधारों को सामान्य कैसे किया जाए, लूप डिज़ाइन में संभावित सरलीकरण और प्रासंगिक सीखने के संसाधन।