Seorang pengembang telah merilis framework eksperimental open-source bernama Gear untuk mengeksplorasi perbaikan diri rekursif (RSI) dan mencari umpan balik komunitas mengenai desainnya.
Framework ini mengimplementasikan loop iteratif di mana agen meta meninjau jejak eksekusi dan hasil evaluasi untuk mengusulkan perubahan pada instruksi, alat, atau alur kerja agen tugas. Implementasi saat ini berfokus pada peningkatan harness agen daripada pelatihan model langsung, yang masih bersifat eksperimental.
Penulis secara khusus meminta saran tentang memastikan perbaikan dapat digeneralisasi ke tugas baru tanpa overfitting, penyederhanaan potensial pada desain loop, dan sumber daya pembelajaran yang relevan.