arXiv · cs.AI· Xin Xu, Ke Cheng, Hao Wang, Yangru Huang, Yanghao Xiao, Zhichao Chen, Zhisheng Zhong, Xun Liu, Yi Li, Qian Li, Haibin Lv, Jun Zhang, Jie Jiang, Zhouchen Lin·· 11 小时前
SpecRSI通过推测式递归自我改进优化 Agent 系统
Drafting Agents, Not Just Tokens: Speculative Recursive Self-Improvement for Agentic Systems
arXiv:2610.16491v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Xin Xu, Ke Cheng, Hao Wang, Yangru Huang, Yanghao Xiao, Zhichao Chen, Zhisheng Zhong, Xun Liu, Yi Li, Qian Li, Haibin Lv, Jun Zhang, Jie Jiang, Zhouchen Lin
研究任务与主要进展
论文提出推测式递归自我改进方法 SpecRSI，在前一版本 Agent 完成评估前先起草可执行后继版本，但在采用前仍要求完整验证；VATS负责在继续编辑与待完成检查之间分配预算，GVO则在保持真实评估器固定的同时从已完成搜索中学习改进器。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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