The next frontier isn't just smarter models. It's agent-native intelligence. Agents that learn from experience, evolve through interaction, and turn intent into action. Introducing ANative Lab — building for an agent-native future. anative.ai

📣 EvoAgentX has a new home: ANative Lab. You'll notice a new name & avatar on this account — same project, same mission, still open-source & MIT. EvoAgentX is now the flagship open-source framework of ANative Lab, a research lab for AI-native & agent-native intelligence, advancing self-evolving agents and autonomous scientific discovery. ANative Lab is more than one project: 🔹 EvoAgentX — Build. Evaluate. Evolve. Open-source self-evolving agent workflows. 🔹 EvoScientist — your self-evolving AI scientist: a multi-agent system for end-to-end scientific discovery, by @_xizhang. The team: • @mengzaiqiao — Founder & Lab Director • @TedSiwei — Co-Lead • @JinyuanF — Co-Lead • @_xizhang — Chief Scientist • @Zhaohan_Meng — Research Scientist 🌐 anative.ai 💻 github.com/ANative-Lab

Missed the talk? Check out the meeting record here: youtube.com/watch?v=BH9AFfx-…

🎮 Can an AI agent keep getting better while it's still running? That's the question behind our next EvoAgentX Talk. We're thrilled to host Seth Karten (PhD @ Princeton, researcher @ Prime Intellect) on Continual Harness: Online Adaptation for Self-Improving Foundation Agents. Instead of fixed prompts and static workflows, Continual Harness lets agents adapt online — accumulating experience, refining their behavior, and reusing what they learn across long-horizon tasks. Seth will show it live through Gemini Plays Pokémon (where harness-level improvements dramatically boost game progress), extend it to ARC-AGI-3, and generalize it to a coding agent that learns from its own past attempts. 🗓️ Thu, Aug 6, 2026 · 10:00 AM (GMT+8) / Wed, Aug 5 · 7:00 PM PDT 💻 Microsoft Teams Join us 👇 details in the comments. #AIAgents #FoundationModels #LLM #AgenticAI #EvoAgentX

EAX 讲座预告｜从固定记忆操作到可演化记忆技能：MemSkill 驱动智能体记忆自主进化 讲座核心内容 长时序交互场景下，智能体长效能力的核心瓶颈不再只是经验存储，而是缺少自主优化记忆方式的能力。传统智能体记忆系统全部依赖人工预设、一成不变的记忆操作，无法适配动态任务与多变交互场景。本期 EvoAgentX Talk 特邀南洋理工大学博士生张昊臻，独家分享原创 MemSkill 记忆自演化框架，解锁智能体自主学习记忆策略的全新技术路径。 嘉宾简介 张昊臻@haozhen_ntu，南洋理工大学（NTU）计算机科学在读博士生。研究方向聚焦长程智能体系统、经验结构化复用与智能体自我演化，原创提出 MemSkill 智能体记忆自演化框架，实现记忆技能自主搭建与迭代升级。 先后于伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校、香港科技大学、微软亚洲研究院开展科研实习与合作研究，多项研究成果收录 ICML、NeurIPS、ACL 等人工智能领域顶会，深耕长效智能体记忆前沿赛道。 分享要点 长效智能体想要真正实现持续进化，除积累交互经验外，更要学会自主迭代 “记忆方式”，现有记忆方案存在固有局限： 传统智能体记忆模块依靠人工固化记忆操作，灵活性不足，面对差异化任务、动态交互环境适配能力极差； 本次主讲 MemSkill 创新框架，把僵硬固定的记忆操作改造为可训练、可组合、可持续演化的记忆技能，智能体可在交互过程中自动筛选、优化记忆策略； 框架支持从历史任务、失败交互样本中提炼全新记忆策略，让智能体动态适配当下环境与任务需求； 区别于传统只侧重经验存储检索的记忆架构，MemSkill 聚焦记忆能力本身的持续优化，推动智能体从被动存放过往信息，升级为主动学习记忆方法，完成记忆层面的完整自我演化闭环。 活动信息 📅 讲座时间：2026 年 06 月 28 日 16:30-17:30（GMT+8 中国标准时间） ✨ 主讲人主页：viktoraxelsen.github.io/ 🔍 分享主题：从固定记忆操作到可演化记忆技能：MemSkill 与智能体记忆自演化 💻 会议：腾讯会议 | 会议号：864-827-250 🔗 入会链接：meeting.tencent.com/dm/nws9z… 如果你深耕长程智能体、智能体记忆架构、持续自演化 Agent、记忆优化策略等研究方向，本场分享将带来记忆层自主进化的创新解法，值得深度聆听！ 6 月 28 日，和张昊臻一同探索智能体记忆自主迭代的前沿方案～ #AI #Agent #LLM #MemSkill

EAX 讲座预告｜COS-PLAY：长程任务下 LLM 智能体的协同演化新范式 当下大模型智能体在长程交互场景中，普遍存在技能难以沉淀、复用与迭代的痛点，极大限制了智能体长期决策能力的提升。EvoAgentX Talk 全新专场来袭，特邀马里兰大学帕克分校博士吴曦旸，带来COS-PLAY协同演化智能体框架深度分享，破解长程任务中智能体技能积累难题。 讲座核心内容 本次分享针对 LLM 智能体长期决策里，技能无法稳定挖掘、留存和复用的行业痛点，全面解读 COS-PLAY 框架的设计思路与技术细节： • 拆解双智能体协作机制：决策智能体负责检索技能、下达行动指令，技能库智能体依托无标注交互轨迹，自动完成技能抽取、精炼与动态更新，并划定技能使用约束； • 展示多场景实验成果：依托六大游戏环境开展验证，该框架不仅在单人长程任务中效果提升显著，在多人社交推理场景也具备亮眼表现； • 探索技术落地价值，为打造拥有长效技能积累能力的大模型智能体，提供全新的研究思路与实现方案。 嘉宾简介 吴曦旸linkedin.com/in/xiyang-wu-0b…，马里兰大学帕克分校电子与计算机工程系五年级博士生，师从 Dinesh Manocha 教授。主要研究方向为多模态大模型与复杂智能体系统，深耕模型幻觉检测、物理推理、多模态长上下文推理等领域。 现阶段他聚焦长程智能体决策、自演化智能体、强化学习等方向，致力于研究如何让智能体依托记忆沉淀经验、迭代技能，在动态不确定环境中持续优化决策能力，推动大模型智能体从被动执行，进化为可自主规划、终身学习、自我优化的高阶智能系统。 活动信息 📅 讲座时间：2026 年 06 月 21 日 20:00-21:00（GMT+8 中国标准时间） ✨ 主讲人主页：wuxiyang1996.github.io/ 🔍 分享主题：COS-PLAY：面向长程任务的 LLM 决策智能体与技能库智能体协同演化 💻 会议：腾讯会议 | 会议号：514-245-531 🔗 入会链接：meeting.tencent.com/dm/erGXq… 如果你关注长程智能体、智能体协同演化、技能库构建、大模型持续学习等前沿方向，本场讲座不容错过。6 月 21 日，一同探索长程任务智能体的进化之路！ #AI #AIAgent #LLM #EvoAgentX #HowOne

EAX讲座预告｜自演化智能体 SkillOS 框架深度分享 大模型智能体迈入长周期落地新阶段，静态技能架构已然瓶颈。EvoAgentX Talk 重磅特邀 UIUC 顶尖在读博士欧阳思如，围绕原创自演化智能体框架 SkillOS 展开独家学术分享，拆解智能体自主习得、技能迭代、元技能涌现核心技术，聚焦当下 Agent 领域前沿痛点与创新解法。 嘉宾简介 欧阳思如，伊利诺伊大学香槟分校 CS 四年级博士生，师从数据库与 AI 领域泰斗韩家炜教授。主攻智能体系统、记忆架构与持续学习方向，先后于微软雷德蒙德、腾讯西雅图、Google、NVIDIA 四大国际科技巨头实习深耕；科研成果落地多篇顶会论文，收录 ICML、ICLR、ACL、EMNLP、KDD 等人工智能、NLP、数据挖掘领域顶刊顶会，学术与工业落地经验兼备。@Siru_Ouyang 分享要点 随着 LLM 智能体大规模投入长时序、流式动态环境，智能体的上限不再局限单次任务执行效果，经验沉淀与终身持续学习成为关键。现有主流技能型 Agent 普遍把技能固化为静态知识库，无法跟随环境与任务动态更新优化。本场报告主讲自研SkillOS 自演化框架，开创性把技能管控拆分为独立学习目标，解耦任务执行模块与可训练技能管理器，借助经验强化学习自主完成技能入库、修正、淘汰全流程。实测数据对比传统存储方案优势突出，在提升技能调用准确率的同时，驱动智能体在不间断交互中自然生成高阶元技能，为打造可自主进化、长效迭代的通用智能体开辟全新技术范式。 活动信息 📅 讲座时间：06月 07 日 21:00-22:00 ✨ 主讲人主页：aminer.org/profile/siru-ouya… 💻 会议：腾讯会议 | 会议号：451-239-675 🔗 入会链接：meeting.tencent.com/dm/Fn0My… #AI #AIAgent #SkillOS #EvoAgentX

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