Recursa: Toward Recursively Self-Improving Foundation Model Systems
Recursa：迈向递归自改进的基础模型系统
🧭 Agent 多智体递归自改进 ★ 深度解读
Alibaba Research
构建知识仓库引导的多智能体递归自改进系统，无更强模型下将法律领域任务全对率最高提升至 55.0%
📌 工作参考价值（4 点）
- 可复用 harness 设计：给搜索/推荐/广告 Agent 使用 persistent Python REPL + append-only event log。召回、排序、筛选等中间结果留在 Python 变量，只把最终证据回传模型，长链路追踪不必全量进 context；故障诊断时按地址检索历史轨迹，避免上下文爆窗。
- 把领域知识沉淀为可加载 skills：电商新类目冷启动可以先构建类似导航结构，把类目规则、商家文档、商品属性约束浓缩为可加载技能包；每次任务后反思失败案例，将“该找什么证据”和“怎么判断证据是否充分”写成可叠加的 memory/skill，而不是每次从头探索。
- 多 learner 按失败模式拆分优化：不要用一个全局 prompt 大修。按类目、意图、失败原因或技能子集拆分任务，并行做局部改进后合并验证；合并后必须抽样回归已通过任务，避免新编辑造成退化。单 learner 很容易过拟合训练集，生产上推荐拆分+合并+回归。
- 利用无权重更新做快速迭代：在无法频繁微调推荐/搜索模型时，先通过文本化知识仓库快速迭代领域规则与策略，积累到一定程度再作为后续模型训练数据，这与生成式推荐里先沉淀 Semantic ID 或知识卡片再训练模型的路径一致。