Agentes de borrador, no solo tokens: Mejora recursiva especulativa para sistemas agentes

Resumen del corpus

Se propone Speculative Recursive Self-Improvement (SpecRSI), un marco de dos niveles que combina la búsqueda de agentes en el bucle interno con el aprendizaje del mejorador en el bucle externo. Este método busca mejorar agentes mediante revisiones sucesivas, asegurando que se utilicen solo versiones evaluadas para avanzar. Los resultados demuestran que SpecRSI supera a MetaRSI-v1 en puntuación del sistema y mejora la ganancia terminal en optimización científica.