Trinity 框架:按能力树重组任务,实现多模态智能体递归自我改进
Weidong Tang · hf · 2026-10-28
Cardinal AI Lab 的 Trinity 框架提出多模态智能体的递归自我改进方案,解决两大瓶颈:构建异构可验证环境成本高、手动迭代 Harness 跟不上任务多样性增长。
核心机制三角色分工:
- Evolver:基于验证过的执行轨迹,把任务组织基础从表面类别转向共享能力需求,重构为层级化能力树
- Creator:Capability-Driven Real2Sim2Real——同一能力节点下的异构任务,其共同需求被抽象为简化、可验证的仿真世界用于能力学习,再在原始任务上评测迁移效果
- Explorer:沿能力树渐进演化可复用的能力模块
配套自动路由专用 harness 模块,在多个 benchmark 上提升表现。
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