RSEA：透過保留測試集實現 LLM Agent 遞迴自我進化

Recursive Self-Evolving Agents via Held-Out Selection

arXiv cs.AI · 2026-06-30

摘要

研究團隊提出 RSEA 架構，讓 LLM Agent 在不更新權重的情況下，透過自然語言狀態（策略、技能、流程）進行自我迭代。其核心創新在於引入嚴格機制，僅當新狀態在獨立保留測試集上表現優於舊狀態時才予以採用，有效解決了以往方法僅在單一基準測試中表現優異的問題。

●開發者：可參考其「保留測試集」機制來驗證 Agent 演進效果，避免過擬合

●投資人：關注無需頻繁微調權重即可提升效能的 Agent 技術路徑

●一般用戶：未來 AI 助手將具備更穩定的自我優化能力

重要性評分

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LLM Agent自我進化RSEA自然語言狀態保留測試集

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