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Turbo Harness：实例自适应框架优化
Turbo Harness: Instance-Adaptive Harness Optimization
自动化搜索有效框架是实现智能体递归自我改进的重要一步。现有优化通常产出统一应用于所有任务的单一全局框架，但适用于某类任务的框架未必通用。
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经验时代的自发现强化学习：学习历史是资产还是负担？
Self-discovering RL in the Era of Experience: Is Learning History an Asset or a Burden?
arXiv:2609.35897v1 公告类型：新 摘要：通往通用智能的递归自我改进（RSI）研究分为两条路线：宏观层面的语言模型扩展，以及“经验时代”中由交互驱动的原则。然而，任何自我改进架构最终都依赖于其底层优化引擎：如果通用智能需要从有根基的交互中学习，那么强化学习（RL）更新规则本身就必须具备累积适应能力。尽管算法自发现已产生 Disco103，其超越了 PPO 并达到 SOTA 基准表现，但其内部更新机制仍是一个未被审视的黑箱…
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RRSI：智能体框架的正则化递归自我改进
RRSI: Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses
摘要显示，LLM 智能体的能力很大程度上由其运行框架（提示、控制流、工具、记忆与上下文管理）放大，近期方法通过迭代提出并筛选框架组件的编辑来实现智能体系统层面的递归自我改进，但容易记忆训练任务、在分布外基准上增益消失。作者提出 RRSI，在候选提出与选择环节引入正则化：提出器采用时间退火预算并鼓励探索未走过的演化路径，选择器配备评论器与剪枝器过滤基准特定、过小、过贵或失效的改动。在编码、智能体工作区与工程设计等八个基准上，摘要称其在演化…
意义：为智能体框架自动演化提供抗过拟合思路，提示开发者关注可复用机制而非基准特定调优。
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递归经验-工作记忆演化：面向长周期智能体框架的自我改进架构
Recursive Experiential-Working Memory Evolution for Long-Horizon Agent Harnesses
摘要介绍Recuris架构，通过工作记忆追踪任务进度并引导技能选择，将执行转化为结构化证据，定位失败至记忆组件。固定元代理将证据转化为局部验证的更新，形成有界递归记忆演化循环。在四个长周期基准和十个模型上，35/37对任务成功提升，如tau-bench上GPT-5.6 Sol提升17.8点，Claude Opus 5提升15.6点至87.9%。
意义：为长周期智能体提供可扩展的递归自我改进机制，显著提升任务成功率，对AI代理的长期自主性发展具有重要意义。
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AI4AI-Bench：面向递归自我改进的算法设计LLM智能体基准测试
AI4AI-Bench: Benchmarking LLM Agents in Algorithmic Design for Recursive Self-Improvement
AI4AI-Bench包含10个冻结的研究代码库，覆盖10种训练算法族。智能体需在4小时内重写训练算法，随后重新运行最多12小时，由固定评估器评分。基准将指标统一映射，0表示无信息模型，0.1为原始算法，1.0为任务最优。在6个系统的29种配置下，平均得分为0.166，最佳系统达0.250，表明现有智能体在算法设计上仍有很大提升空间。
意义：该基准首次隔离评估LLM智能体的算法设计能力，对递归自我改进可行性研究至关重要，为AI自我提升提供量化测试平台。
