精选理由
这篇博客把 auto-research、自改进 agent 等方向的工作收成系统框架，想了解 RSI 怎么落地可以看。
Lilian Weng 在博客中提出，短期 RSI 将通过模型改进其部署系统（harness）实现，而非直接重写自身权重。博客归纳了三类基础设计模式：workflow automation、文件系统持久记忆、子 agent 并行。在 harness 优化上，介绍了 Context Engineering（ACE/MCE）和 Meta-Harness 双层搜索，并实验了 Self-Harness 可学到针对不同基座模型弱点的特定指令。STOP 方法在 GPT-4 有效，但在 GPT-3.5 和 Mixtral 上退化。进化搜索方法 Darwin Gödel Machine 在 SWE-bench Verified 上将得分从 20% 提升至 50%。
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Lilian Weng 在博客中提出，短期 RSI 将通过模型改进其部署系统（harness）实现，而非直接重写自身权重。博客归纳了三类基础设计模式：workflow automation、文件系统持久记忆、子 agent 并行。在 harness 优化上，介绍了 Context Engineering（ACE/MCE）和 Meta-Harness 双层搜索，并实验了 Self-Harness 可学到针对不同基座模型弱点的特定指令。STOP 方法在 GPT-4 有效，但在 GPT-3.5 和 Mixtral 上退化。进化搜索方法 Darwin Gödel Machine 在 SWE-bench Verified 上将得分从 20% 提升至 50%。
Lilian Weng 分享：如何通过 Harness Engineering 推动 AI 的递归式自我改进 (RSI) ？ 这篇 blog 是她把最近散落在 auto-research、自改进 agent、进化式程序搜索等方向的工作进行的一次收敛沉淀，推荐大家阅读： lilianweng.github.io/posts/2026-07-… # 核心论点：Harness 是 RSI 的近期主战场 Lilian 认为，真正的 RSI 短期…