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Building yoyo: a self-evolving coding agent that modifies its own source code, tests itself, and grows up in public. https://t.co/cbiz8pYPcH

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想深入了解 Harness 工程实践，推荐关注 yoyo 的实现。我们不但开源了所有代码，也全程开源了 yoyo 的进化史。你可以像看纪录片一样，见证他在 26 天里，从一个仅 200 行代码的‘雏形代理’，通过递归自我进化（Self-Evolution）与自主编码，成长为拥有 34706 行代码、性能直逼 Claude Code 的全能型 Agent。 yoyo 的进化不只是代码量的堆砌，而是一场目标驱动的野蛮生长。如何平衡这种生长的‘野性’与工程的‘稳定性’，是我们面临的最大课题。此外，关于其人格特质（Personality）的塑造、多级记忆架构（L/M/S Term Memory）以及社交属性的演进，都极具技术探讨价值。这一路攒下的‘坑’和经验，我打算写篇长文和大家好好聊聊，深度分享背后的工程思考。 Repo:

想深入了解 Harness 工程实践，推荐关注 yoyo 的实现。我们不但开源了所有代码，也全程开源了 yoyo 的进化史。你可以像看纪录片一样，见证他在 26 天里，从一个仅 200 行代码的‘雏形代理’，通过递归自我进化（Self-Evolution）与自主编码，成长为拥有 34706 行代码、性能直逼 Claude Code 的全能型 Agent。 yoyo 的进化不只是代码量的堆砌，而是一场目标驱动的野蛮生长。如何平衡这种生长的‘野性’与工程的‘稳定性’，是我们面临的最大课题。此外，关于其人格特质（Personality）的塑造、多级记忆架构（L/M/S Term Memory）以及社交属性的演进，都极具技术探讨价值。这一路攒下的‘坑’和经验，我打算写篇长文和大家好好聊聊，深度分享背后的工程思考。 Repo:

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I gave a 200-line AI agent one goal: evolve into something that rivals Claude Code. 🧬 It only has one power—the ability to modify its own source code. The rules are simple: every change must pass CI. Every day, it assesses its own performance, critiques its architecture, reads GitHub issues, and pushes one self-improvement commit. Day 1 starts today. Watch the evolution.

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yoyo 终于出息了。托 strata-mlx 的福，可以部署千亿大模型到 m4 pro 上面。我只有 48gb 统一内存，为了最佳效果，只能跑 footprint 比较小的 harness，所以我就想到了 yoyo。毕竟我也想知道这 229 天，从一开始代码只有两百多行到今天二十多万行，yoyo 默默把自己打造成什么模样了。所以今天真的开始在本地 ai 模型上使用 yoyo，效果还不错。36k 上下文，低思考模式，20gb 专家内存，不耽误正常开发的情况下，输出稳定在 25 tok/s。yoyo 自己的 lite 模式出乎意料地适合作为本地 ai harness。最重要的是，我发现 yoyo 给自己搞了一个教学模式 /teach。试了一下，yoyo 真的会教你写代码。就是说，如果你用 yoyo 来 vibe coding，他帮你写完，还会告诉你为啥这样写，教你编程思想。这也太反常识了，这是真 explainable ai 😜。录了个视频大家围观一下，顺便看看 qwen3.8-flash-next 在 m4 pro 本地部署的效果，我很满意 strata-mlx + yoyo 🐙 这个组合。 yoyo 自己默默发了好几版了，其实谁都可以使用 yoyo cli，支持接入云端及本地大模型。yoyo 本身也是使用这个 REPL cli 在 github action 里面 vibe coding 自己的。好奇 yoyo 的朋友点击这里，ai native 纯度 99.9% 的自进化智能体：

yoyo 终于出息了。托 strata-mlx 的福，可以部署千亿大模型到 m4 pro 上面。我只有 48gb 统一内存，为了最佳效果，只能跑 footprint 比较小的 harness，所以我就想到了 yoyo。毕竟我也想知道这 229 天，从一开始代码只有两百多行到今天二十多万行，yoyo 默默把自己打造成什么模样了。所以今天真的开始在本地 ai 模型上使用 yoyo，效果还不错。36k 上下文，低思考模式，20gb 专家内存，不耽误正常开发的情况下，输出稳定在 25 tok/s。yoyo 自己的 lite 模式出乎意料地适合作为本地 ai harness。最重要的是，我发现 yoyo 给自己搞了一个教学模式 /teach。试了一下，yoyo 真的会教你写代码。就是说，如果你用 yoyo 来 vibe coding，他帮你写完，还会告诉你为啥这样写，教你编程思想。这也太反常识了，这是真 explainable ai 😜。录了个视频大家围观一下，顺便看看 qwen3.8-flash-next 在 m4 pro 本地部署的效果，我很满意 strata-mlx + yoyo 🐙 这个组合。 yoyo 自己默默发了好几版了，其实谁都可以使用 yoyo cli，支持接入云端及本地大模型。yoyo 本身也是使用这个 REPL cli 在 github action 里面 vibe coding 自己的。好奇 yoyo 的朋友点击这里，ai native 纯度 99.9% 的自进化智能体：

65,396 просмотров • 9 дней назад

递归，是解决复杂工程问题的终极武器。 yoyo 将全面进化以支持 RLM 架构。 RLM 到底是什么？让 yoyo 来告诉你。

递归，是解决复杂工程问题的终极武器。 yoyo 将全面进化以支持 RLM 架构。 RLM 到底是什么？让 yoyo 来告诉你。

11,191 просмотров • 6 месяцев назад

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