RSI 分类坐标系:参数、上下文、记忆、Skill 与 Harness 进化
青稞AI · wechat · 2026-09-14
青稞AI 参考 AwesomeRSI 仓库,对递归自我改进(RSI/Self-Evolving)领域做系统分类梳理,给出分析新工作的坐标系。
RSI 定义:Agent 利用任务轨迹与反馈,通过更新机制修改自身状态(Model 与 Harness),并让更新后的状态参与后续任务以提升表现。
进化的五个对象:
- 参数进化(如 SEAL):模型生成 self-edit 自我训练,经验内化进权重,配合 RL 筛选有效的 self-edit;代价是更新昂贵、难撤销
- 上下文进化(如 PrimeAgent):持久化 REPL 工作台 + Continual Harness 保存任务现场,支持子 Agent 并行,不更新参数
- 记忆进化(如 ReasoningBank):将成败轨迹提炼为可复用经验存入记忆库,WebArena/SWE-Bench 上成功率提升 3.7–6.2 个百分点;配套 MaTTS 增加尝试次数提炼更高质量记忆
- Skill 进化(如 TRACE):维护 SkillBank,按成败轨迹修订同类任务处理规则,GPT-5.5 上三次连续成功率从 59.9% 提至 94.5%
- Harness 代码进化(如 SkillSmith):同时协同进化 Skill 与工具,借用生态学合作/竞争关系决定组件取舍
进化结构三分:链式(如 SkillFlow,20 任务族 166 任务,Claude Opus 4.6 成功率 62.65%→71.08%)、树形(如 Darwin Gödel Machine,SWE-bench 从 20.0% 提至 50.0%)、图式(多来源经验汇合)。
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