MemoraX 记忆模型驱动 RSI：Coding 通过率提升 20%、成本降 98%
机器之心 · wechat · 2026-10-10
机器之心发布 MemoraX AI（忆纪元）的技术文章，围绕「记忆如何支撑 Agent 递归自我改进（RSI）」展开。公司由前华为决策与推理实验室主任郝建业创立，聚焦可学习、可演化的 Agent 记忆模型。
背景
- OpenAI 宣布已实现「自动化 AI 研究实习生」阶段目标，计划 2028 年 3 月前打造真正的自动化 AI 研究员；Anthropic 称截至 8 月 Claude 已在约 26% 的内部 AI 研发工作中承担主导角色。RSI 正进入顶尖实验室核心议程。
方法：Memory Model-Driven RSI
- 由专用记忆模型从 Agent 执行轨迹与在线反馈中提炼、更新程序性记忆，Agent 系统再将记忆用于实际任务，形成「经验提炼—任务应用—效果验证—记忆更新」闭环。
- 记忆写入被建模为面向未来任务收益的可学习策略，用 Agentic RL 训练；记忆内容与访问结构解耦，动态调整检索入口；并解决 Memory Credit Assignment（记忆贡献归因）问题。
实验结果
- 长程复杂 Coding：5 大行业 13 项工业级任务、78 次运行、总时长超 335 小时，通过率提升 20%+，主 Coding Agent Token 消耗减少 20%+；高难案例 AccessSentinel 三次运行平均通过率相对提升 45%+，Token 消耗减少 66%+。
- 复杂金融分析：基于 FinRank 基准，经 30 余次协同迭代，证据链召回率接近 100%，准确率较 Codex 提升近 20%，成本降低近 98%；36 轮 RSI 迭代后证据召回率 96.49%，准确率从 33.33% 升至 73.33%。
- 复杂数学推理：IMO 难度组合优化题 Matilda 16×16，约 4 小时、600+ 次模型调用找到 21 块矩形最优解，相比 OpenAI Codex 求解时间降低 13%、成本降低 98%。
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