Recuris: Recursive Experiential-Working Memory Evolution for Long-Horizon Agent Harnesses 精读
Recuris(NUS × Stanford × Oxford × Princeton)把递归自我改进从『改模型/改智能体』收缩到『只演化外置记忆控制层』:工作记忆维护经检查器验证的任务状态并按需调用技能,跨任务的固定 Meta-Agent 读结构化轨迹、把失败归因到 E/W/ρ/C 四组件之一并只修补被归因组件,经修复源任务且不回退开发集的验证门才准入。在 4 个长程基准 × 10 个模型上 35/37 完成的模型-基准对成功率提升,GPT-5.6 Sol +17.8、Claude Opus 5 +15.6、最长任务 +32.2 分,六类长程失败模式下降 20–86%;机制上证明长程失败是执行问题而非检索问题,技能价值是『调用条件性』的,结构化轨迹使故障定位从 13.0% 提升到 64.8%。