Google Research 教程：用 RRSI 构建自我改进的 AI 智能体

MarkTechPost 发布 Google Research RRSI 教程，介绍如何让智能体在冻结模型的前提下迭代修改提示词、工具、记忆和控制流程，关注价值在于将“模型自我改进”具体化为可运行的搜索与筛选流程。

• Google Research 的 RRSI 仓库将改进对象定义为智能体 harness，而不是直接更新基础模型参数。
• 官方代码包含候选修改、噪声校准、成本约束、泄漏检查、编辑历史和停滞处理等组件。
• 仓库记录的实验覆盖 Terminal-Bench 2.1、Harvey LAB 与 EngDesign，并报告了留出任务上的变化。
• RRSI 的设计重点是抑制对演化任务集的过拟合，包括限制单次编辑预算和要求性能收益抵消推理成本。
• 影响/看点：这类方法可能降低智能体流程调优的人工成本，但收益依赖评测集、代理模型、执行环境和成本规则；教程中的模拟环境结果不能单独证明现实任务中的普遍改进。
• 资料依据:
• Google Research RRSI GitHub 仓库（2026-09-21）：https://github.com/google-research/rrsi
• RRSI 论文入口（2026-09-21）：https://github.com/google-research/rrsi#rrsi-regularized-recursive-self-improvement-of-agent-harnesses

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