SePO提出自指设计，单个提示智能体同时优化任务智能体及自身的系统提示，通过开放式演化搜索维护候选提示档案。训练分两阶段：预训练（多任务池演化）与微调（目标任务）。在数学（AIME'25）、抽象推理（ARC-AGI-1）、研究生科学（GPQA）、代码生成（MBPP）和数独五个基准上，SePO一致超越Manual-CoT、TextGrad和MetaSPO，平均准确率较Manual-CoT提升4.49个百分点。预训练习得的提示优化技能可泛化至未见任务。