Meta^n 智能体引入分层递归机制，改进自我提升流程
TheTuringPost · x · 2026-09-02
介绍了一种名为 Meta^n 的新型智能体架构，旨在解决递归自我改进（RSI）中改进过程本身不变的问题。
核心机制
- 分层叠加：系统在原有基础上反复添加新层。
- 第一层：尝试解决任务。
- 第二层：分析结果和代码，添加更好的指令或可复用工具。
- 更高层：审查整个栈，决定保留、修改或覆盖之前的策略。
- 固定元操作（Ω）：由固定的 Ω 操作审查所有层的代码、错误和分数，并生成新的优化层。随着层级增加，Ω 的输入不断增长。
优势
不同于平面式自我修正（仅重写单个解决方案），Meta^n 能识别共性问题，创建通用规则或辅助工具，从而在未来避免重复错误。
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