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3万个Agent 进行自我迭代,26% AI研发已由Claude主导:RSI 走向落地、AI 开始制造下一代 AI

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责编 | 梦依丹

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

2026 年,RSI——Recursive Self-Improvement 递归自我改进突然成了 AI 圈最密集出现的关键词之一。


Anthropic 最新数据:26% AI 研发由 Claude 主导,3 万 Agent 已进入研发流程

就在今天,Anthropic 公布了一组非常有冲击力的内部数据:截至 2026 年 8 月,Claude 已经能够主导 Anthropic 26% 的 AI 研发工作,90% 以上的研发任务至少已经进入「 AI 协作 」阶段。 在其最常用的内部研发平台上,同时约有 3 万个 Agent 正在参与研究和工程工作。


出处:https://www.anthropic.com/institute/measuring-pace-of-ai-development

Anthropic 甚至专门构建了一个 R&D Automation Index,用来衡量「 AI 正在多大程度上参与构建下一代 AI 」。

官方给出的理由很直接:只有把这个过程量化,才能更清楚地判断,我们距离真正的 Recursive Self-Improvement 还有多远。

过去,RSI 更像是一个面向未来的概念,现在,它开始有了可以被测量的进度条。

Anthropic 之外,OpenAI 已经让 Agent 大规模进入内部研究流程,Google DeepMind 的 Dream-RSI 则直接尝试让 Agent 持续优化自己的探索策略。国内,智谱、DeepSeek、月之暗面、阿里等团队也正沿着 Fully Self-Training、强化学习、Agentic Scaling、世界模型与持续学习等不同路径,推进“让 AI 从完成任务,走向持续获得经验并变得更强”。

技术路线并不完全一样,但方 向正在越来越一致:AI 正从“被研发的对象”,进入“研发下一代 AI 的过程本身”。

PS.为了方便大家系统了解这条正在快速演进的技术路线,我们也整理了一份《RSI(递归自我改进 / 自进化)前沿研究资料包》,汇总 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、智谱、DeepSeek、月之暗面、阿里、MiniMax 等团队近期公开的论文、官方技术报告与研究资料。

想快速看清 RSI 现在已经走到哪一步,文末扫码即可领取。


大模型技术:从 Agentic Scaling 到 RSI

也正是在这样的背景下,2026 奇点智能技术大会特别设置了 「大模型技术:从 Agentic Scaling 到 RSI」专题。我们希望把这个正在快速发生的变化拆开来讲:从 Agentic Scaling → 强化学习 → 数据飞轮 → Agent 自进化 → RSI 的技术链路,2026 奇点智能技术大会邀请了来自 OpenAI、腾讯、面壁智能、高校 及开源社区的一线研究者和工程实践者。


俞扬:没有强化学习,就很难谈真正的持续进化

南京大学人工智能学院副院长、教授俞扬,长期从事机器学习与强化学习研究。

他此次分享的主题是:《大模型强化学习》。

如果说 RSI 描绘的是“AI 持续变强”的目标,那么强化学习就是目前最重要的技术底座之一。

DeepSeek R1 之后,行业已经越来越清楚地看到:模型能力提升,并不一定全部来自更多人工示范数据。当 Reward、环境和探索机制设计得足够好,模型可以在不断尝试和反馈中发展出新的推理策略。

但真正难的问题也随之而来:Reward 怎么设计?探索如何 Scale?模型究竟是在学习新能力,还是只是在优化已有策略?

这些都是从 RL 走向 RSI 绕不开的基础问题。

李宇轩:AI 不只“帮助研发”,而是开始直接“制造 AI”

面壁智能技术合伙人、智能进化首席科学家李宇轩,把这条路线推进到了更具体的工程实践。

他的演讲主题是《AI 制造 AI:从五级演进框架到 AI Infra 的自主生成》。

他提出了一套 AI 制造 AI 的五级演进框架,从辅助建议一直走向自主探索,并进一步提出“锻造工程”——当 AI 写代码的成本快速下降,不再追求一套通用实现覆盖所有场景,而是让 AI 针对每个具体需求生成专用、垂直整合的实现。

更重要的是,这已经不是概念实验。

他的团队已经把这种方法用于训练框架、算子库和推理内核:让 AI 开始直接参与生成和优化支撑 AI 自身运行的基础设施。

这其实已经触碰到了 RSI 最核心的一层:AI 开始参与建设下一代 AI 所依赖的系 统。

张俊林:到底什么才算 RSI?哪些只是“看起来像自进化”?

新浪微博首席科学家及 AI 研发部负责人 张俊林此次的主题直接指向核心——《AI 自我迭代改进(RSI):方法、实践及其局限》。

这也是整个专题里承担“方法与边界”梳理的一场分享。

从 2023 年的 《AI for AI:如何让大模型来制作大模型》,到 2025 年对 DeepSeek R1、强化学习与深度推理的拆解,再到今年的 RSI,张俊林其实一直在沿着同一条问题链向前追:AI 能在多大程度上参与改进 AI?

而到了今天,更需要分清:

  • Self-Refine 是 RSI 吗?

  • Memory 自动更新算不算?

Agent 修改 Prompt、Tool、Workflow 和模型真正获得新能力有什么区别?

如果模型自己生成数据、自己评测、自己训练,如何避免错误被不断放大?

所以他的题目后半句——“及其局限”——可能比“RSI”三个字本身更重要。

董汉德:自进化真正进入产品,要先跑通“用户—数据—模型”飞轮

到了真实产品里,RSI 又会变成另一种形态。

腾讯 WorkBuddy 模型研发负责人董汉德将带来《LLM Agent 的模型数据飞轮——WorkBuddy 持续学习经验分享》。

随着 Agent 被越来越多用户真实使用,大量“Agent—环境—用户”的交互轨迹开始产生。

这些数据里不仅有成功案例,还有用户什么时候介入、Agent 在哪里犯错、怎样修正、什么反馈真正有价值。

真正困难的,是如何把这些产品经验重新转化成有效训练信号,让下一代模型真的因此变强。

WorkBuddy 正在尝试跑通的,就是这样一套:用户 → 数据 → 模型 → 产品 → 新数据的持续学习闭环。

相比“模型突然学会自我进化”,这可能反而是 RSI 最现实、最先大规模发生的形态。

郑耀威:不重新训练大模型,Harness 能不能先自己进化?

PenguinHarness、LlamaFactory 作者郑耀威,给出的是一条更轻量、也更工程化的路线:《低成本、高收益的自进化 Agent 闭环构建实践:从 LlamaFactory 到 PenguinHarness 的技术演进》。

他的核心问题非常直接:如果暂时没有能力频繁重新训练大模型,能不能先让 Agent 的外部系统持续进化?

PenguinHarness 把这个过程做成一个可运行闭环:

数据生成 → 多智能体评估 → Harness 自动迭代 → Benchmark 验证 → 再进入下一轮优化。

在已有实验中,这套方法实现了平均准确率提升 18.8%、Token 成本降低 7.5%。

这意味着,RSI 并不一定从“修改模型参数”开始。

Prompt、Memory、Skill、Tool、Workflow,乃至整个 Harness,都可能率先成为 AI 自我改进的对象。

陈秋远:Coding Agent 在 RSI 上的实践

腾讯 CodeBuddy & WorkBuddy 模型研发高级研究员陈秋远,目前参与 Coding Agent 模型研发,并直接负责其中的 RSI(Recursive Self-Improvement)方向。

他的目标非常明确:让模型获得持续学习的智能。

Coding Agent 是一个尤其适合探索 RSI 的场景。因为代码世界天然拥有大量可以被机器验证的反馈:代码能不能编译、测试能不能通过、Bug 是否修复、性能有没有提升。

Agent 可以执行任务、观察结果、分析失败、修改策略,再重新执行。

因此 Coding Agent 很可能成为 RSI 最早真正跑出闭环的场景之一——从“一次把代码写对”,进一步走向:从每一次任务里学习,让下一次做得更好。


从 RSI 到整个 AI 技术栈,2026 奇点智能技术大会把AI 落地真问题带到现场

RSI 只是今年技术变化里最值得追的一条主线。

当模型能力继续向前,真正摆在技术团队面前的问题已经越来越具体:

  • Agent 怎么真正进入生产?

  • AI Coding 怎么从提效工具走向研发系统?

  • 世界模型和 Physical AI 如何跨过真实世界的数据与因果鸿沟?

  • AI Infra 又该怎样支撑更长链路、更高频率、更复杂的智能体运行?

围绕这些正在发生的变化,2026 奇点智能技术大会将于 11 月 20—21 日在北京万达文华酒店举行。

大会将汇聚 70+ 一线研究者与技术专家、18 大前沿技术专题、1000+ 行业技术人,从大模型自进化、Agent、AI 原生软件研发、多模态与世界模型,到 Physical AI、AI Infra、企业级 AI 落地等方向,集中呈现来自一线团队的最新研究与真实工程实践。

除了「大模型技术:从 Agentic Scaling 到 RSI」专场,大会还将围绕AI 原生软件研发、智能体应用与开发实践、多模态与世界模型、具身智能与 Physical AI、AI Infra 与算力优化、企业级 AI 落地等方向展开。

我们更希望现场讨论的,不只是“哪个模型又刷新了榜单”,而是这些能力真正进入系统之后:怎么训练、怎么评测、怎么形成反馈闭环、怎么控制成本、怎么持续进化,以及最后怎么跑进真实业务。

如果你也在关注 AI 从“能力跃迁”走向“系统落地”的下一阶段,欢迎来到 2026 奇点智能技术大会现场,我们一起把问题聊透。


「领取 RSI 前沿研究资料包

2026 奇点智能技术大会全套 PPT 资料」

官方网站:www.ml-summit.org

购票热线:400-821-5876

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