RecodeX 重构消息，一款名为GEAR的开源模块化通用框架发布，定位类似Scikit-learn，面向递归自我改进（RSI）研究。框架将父版本选择、修改方案规划、任务采样、评分和候选排序拆分为可替换模块，并配套共用设施记录候选版本、运行条件与评测证据。

GEAR采用基于元学习的双层自进化结构：内层执行具体任务生成经验，外层汇总跨任务经验优化可复用的Agent运行框架，针对RSI领域的采样、候选评测和多样性管理三大共性问题。

实验显示，在固定目标模型权重不变的情况下，经GEAR进化的Agent运行框架在营销、客服、代码三类任务上的通过率和目标完成度均显著提升，且进化所得运行框架可跨不同推理档位和不同模型复用。