Google 开源 RRSI:围绕冻结 LLM 自动进化 Agent 框架
rohanpaul_ai · x · 2026-10-01
Google Research 发布并开源了 RRSI(Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses)框架及论文,让 LLM agent 的 harness(prompt、控制流、工具、记忆与上下文管理)围绕一个冻结模型自动递归进化。
核心问题是:针对固定 evolve 集进化 harness 容易过拟合——训练任务上的大幅提升在分布外会缩水甚至消失。RRSI 的解法是保持 harness 编辑空间开放,并正则化搜索轨迹:
- 提案侧:退火预算限制单个候选可打包的独立编辑数;提案器以完整编辑历史为条件,避免重复已被证伪的假设;停滞时把搜索重定向到从未触达的组件。
- 选择侧:critic 在评估前筛查候选是否只是套用套件特定逻辑,并做噪声自适应。
项目已在 GitHub 开源(约 1.1k star)。
所属事件:Google 开源 RRSI 框架，让 Agent 围绕冻结 LLM 自动进化(3 条相关)→
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