**ClawLoop：基于原生训练循环的自改进智能体框架**

_ClawLoop: Self-Improving Agents via Harness-Native Training Loop_

> 针对现有工具使用智能体训练依赖外部教师模型且缺乏自我迭代的问题，论文提出ClawLoop框架。该框架通过任务合成、训练更新及诊断反馈三个阶段的闭环循环，实现无需外部教师模型的自主能力进化。实验表明，ClawLoop在多个基准测试中显著提升模型性能，且迭代生成的数据能有效迁移至更小规模的模型，验证了其数据质量与泛化能力。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-10-14 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.14118)