Persistent Recursive Worlds Enable Autonomous Software Evolution
持久递归世界实现自主软件演化
🧭 持久递归世界 · 多智能体协作
The Hong Kong Polytechnic University
提出以持久化项目而非持久化 Agent 为核心的递归多智能体框架，实现长程软件自动开发与演进
📌 工作参考价值（4 点）
- 把长期任务的“记忆”外置到项目版本/制品，而不是塞进单个 Agent 的上下文：电商选品、活动策划、自动调参等长时间运行 Agent 可让 worker 只持有局部上下文，验收后写回版本库，避免上下文膨胀与错误累积。
- 递归委派 + 按路径拆分：搜索词/文案/商品策略可按类目或子域递归拆解，子 Agent 只做局部变更，上层合并验收，便于并行和回滚。
- 验收驱动的版本推进：推荐/广告策略改动只允许通过离线评测或小流量验证的“后果”合入版本历史，形成可审计、可复现的实验资产。
- 成本敏感的长程任务可用廉价快速 LLM 跑大量 episode：本工作 120 小时/1000+ episodes 仅 44 美元，适合批量生成候选 query、商品卖点、广告文案等。