rekursiv 蜂群 agent 三天刷新 NanoChat SoTA 并开源研究追踪工具
rekursiv.ai 团队宣称其「蜂群式」AI agent 系统在 3 天内刷新了 Karpathy NanoChat 基准的 SoTA，并随后发布博客详解、开源配套研究追踪工具，展示了「自动化 AI 研究」的一条工程化路径。
已确认
- 团队在图数据库之上自建 auto-autoresearch harness，让一组 AI agent 相互接力开展实验，3 天内宣称超越此前 SoTA（@hyperparticle、@zsakib）。
- 系统保留失败实验、并改进自身研究方式，形成自反思闭环；3 天内构建了约 1.5 万节点的知识图谱（@hyperparticle 博客详解）。
- 团队遇到真实工程问题：当 AI scientist 完成实验时，等待结果的 agent 可能已不存在，晚到的结果无人处理；系统引入 AI reviewer 作为监督者兜底，并用知识图谱衔接（@hyperparticle 后续帖）。
- 围绕「我们下一步该测什么？什么会让我们改变想法？」这一指导性问题，团队开源三个研究追踪工具，包括 trackinizer，用于追踪 agent 与人的努力、信念和发现，以及想法、实验与证据之间的关联（@hyperparticle）。
为什么重要
- 该工作把「自动化 AI 研究」从概念推进到可运行的系统，展示了 agent 蜂群在科研基准攻关中的实际执行能力。
- 知识图谱 + 监督者的设计直面长时程 agent 协作中的生命周期与结果归属问题，对同类系统有参考价值。
- 开源工具链让外部的想法—实验—证据追踪有了现成基础设施，可能降低自动化科研的复现门槛。
2026-09-15 ~ 2026-09-16 · 5 条相关
一手来源
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