Hexo Labs hat SIA (Self-Improving Agent) unter der MIT-Lizenz als Open-Source veröffentlicht. Der Kern des Systems ist ein Feedback-Agent, der nach jedem Durchlauf die vollständige Ausführungstrajektorie analysiert und anschließend entscheidet, ob das Scaffold (der sogenannte Harness, also die Agenteninfrastruktur rund um das Modell) umgeschrieben wird oder ob ein LoRA-Feintuning auf dem Basismodell gpt-oss-120b ausgelöst wird. Beide Hebel können auch kombiniert eingesetzt werden. In Evaluierungen auf drei unterschiedlichen Domänen – dem Rechtsbenchmark LawBench, GPU-Kernel-Optimierungsaufgaben via TriMul sowie biologischen scRNA-seq-Denoisingaufgaben – übertraf die kombinierte Strategie die reine Scaffold-Iteration konsistent. Das Design unterstreicht, dass echte Selbstverbesserung in Agentensystemen sowohl die Prompt-/Infrastrukturebene als auch die Gewichtsebene adressieren muss.