RSIAgent: 面向新环境自主探索与递归自我改进的免训练多智能体框架

摘要

RSIAgent 是一个免训练的多智能体框架，通过自主构建记忆实现递归自我改进，面向接口、工具与失败模式未被预训练模型充分覆盖的新环境。它协调课程、执行与验证三类智能体，持续探索环境、验证结果并保留环境专属知识，包括动作、条件与后果之间可复用的因果关系；同时采用先广后深的探索策略：并行的广度型递归自我探索用于发现多样的环境结构，聚焦式深度自我探索用于揭示困难情形、隐藏约束、边界条件与此前未知的因果依赖。生成的记忆被冻结，无需更新模型参数即可直接用于下游任务。在 OSWorld-v2 与 Agent's Last Exam 上的实验显示，RSIAgent 显著提升强开源模型，使 Kimi-K3 与 GLM-5.3 超越包括 GPT-6 在内的前沿闭源模型。