Google 提出 RRSI：防止自改进 Agent 背题
Google 研究人员发布论文，提出 RRSI（正则化递归自改进 Agent Harness）方法，解决 Agent 自我优化时「背题」的问题。论文指出，近期 Agent 的进步多来自 harness 而非新模型，但让语言模型反复重写 harness 会导致其在固定测试任务上过拟合：训练分数上升，新任务收益缩小甚至消失。RRSI 在提出改动和筛选改动两端设限：编辑预算随时间收缩、critic 剔除硬编码任务名或答案的方案、只接受有可测性能提升的算力增加。在编码、办公、工程设计 8 个基准上，底层模型 Claude …
推荐理由做 Agent 评测和 harness 优化的人可直接借鉴：编辑预算递减 + critic 过滤，能避免自改进过拟合。