Новости

Recursive Experiential-Working Memory Evolution for Long-Horizon Agent Harnesses

arXiv cs.AI · Опубликовано 25 августа 2026 г. · 3 мин чтения

За 30 секунд

Что произошло: Recuris, a memory architecture for AI agents, separates task tracking from skill selection to improve long-horizon task performance and enable recursive self-improvement.
Почему это важно: Relevant for engineers building multi-step AI agents that struggle with growing context, task state confusion, or skill selection failures over extended interactions.
На что обратить внимание: Results shown on specific benchmarks with frontier models; generalization to other domains, task types, or smaller models remains unclear from this abstract.

Послушать это резюме

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

Один паттерн, один компромисс, одна история сбоя в продакшене. Короткий еженедельный брифинг для тех, кто строит агентные системы.

Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.

Новости

arXiv cs.AI · Опубликовано 25 августа 2026 г. · 3 мин чтения

Что произошло: Recuris, a memory architecture for AI agents, separates task tracking from skill selection to improve long-horizon task performance and enable recursive self-improvement.
Почему это важно: Relevant for engineers building multi-step AI agents that struggle with growing context, task state confusion, or skill selection failures over extended interactions.
На что обратить внимание: Results shown on specific benchmarks with frontier models; generalization to other domains, task types, or smaller models remains unclear from this abstract.

Послушать это резюме

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.