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RRSI: Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses
arXiv cs.AI · 公開日 · 読了3分
30秒で要点
- 何が起きたか
- RRSI method automates LLM agent harness optimization by iteratively editing prompts, tools, and control flow while using regularization to prevent overfitting to training tasks.
- なぜ重要か
- Relevant for engineers building LLM-based agents who want better generalization across different task types without manual prompt engineering.
- 注意点
- Paper shows 4.7 point gains on out-of-distribution benchmarks versus 14.1 on training tasks, suggesting regularization helps but generalization gaps remain significant.
- agent
- llm
- prompt
- benchmark
- self-improv
この話題の背景にあるパターン
各ページで、技術の仕組み、コストに見合う場面、そして破綻する条件を解説しています。
The Agent Architect
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