冻结模型权重实现Agent进化：ModularRSI探索外围机制自改进
IQuest Research 联合北京航空航天大学、曼彻斯特大学等研究团队发布了 ModularRSI。该方案探索了一种在冻结模型权重的前提下让 Agent 持续进化的新途径，其核心机制在于允许 Agent 根据自身的执行经验，动态修改并优化大模型外围的运行机制（Harness），从而实现智能体系统的持续自我改进。
阅读原文 ↗推荐理由：提出在不微调模型权重的情况下通过外围 Harness 机制实现 Agent 自我进化，为智能体工程提供了新思路。# AI Agent# ModularRSI# 自我改进# 智能体架构# 大语言模型