SwarmRSI：通过进化科学智能体群体实现递归自我改进

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摘要

SwarmRSI 通过共享研究图谱与反馈引导的突变、重组机制，让科学智能体群体实现递归自我改进，在 OpenProblems、NatureBench 和 MLE-Bench Lite 上显著超越人类专家与现有智能体系统。

科学研究中的递归自我改进（RSI）旨在让智能体通过自身的实验经验不断提升研究能力。科学智能体群体能够汇聚来自不同研究方向的证据与实现方案，以指导智能体的后续实验。然而，糟糕的实验结果往往难以判断究竟是应当修改假设，还是修改其具体实现；而整体程序得分也可能掩盖对其他智能体有用的组件。为应对这些挑战，我们提出 SwarmRSI——一个面向递归自我改进、用于进化科学智能体群体的框架。我们设计了反馈引导的群体突变机制（Feedback-Guided Swarm Mutation），利用其他智能体的实验反馈来细化假设及其具体实现；还提出了互补群体重组机制（Complementary Swarm Recombination），在不同智能体之间复用保留下来的假设与互补的程序组件，使部分结果能够支撑新的研究。递归群体进化（Recursive Swarm Evolution）将这两种机制整合进一个反馈闭环，利用新的实验实证来引导后续研究。在 OpenProblems、NatureBench 和 MLE-Bench Lite 上的实验表明，SwarmRSI 达到了当前最优（SOTA）性能。进一步的评估显示，积累的研究经验能够提升其在留出任务上的表现。生物学研究者还复现了其程序，并据此开展了后续的生物学分析。
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论文页面 - SwarmRSI：通过进化科学智能体群实现递归自我改进

来源：https://huggingface.co/papers/2610.20431

我在 AI 科学智能体领域反复注意到一个问题：并行运行更多智能体并不能让它们变得更聪明。它们大多只是在浪费彼此的工作成果。🧪

想象一个实验室场景：一个学生有一个很有前景的想法，但实现搞砸了，于是这个想法被划掉了。而在走廊另一头，另一个学生“失败“的项目里恰好藏着一位同事急需的技巧，却从来没有人去翻看。

智能体群总是撞上这两堵墙：

  • 一个失败的实验无法告诉你，问题出在假设不对还是代码不对
  • 一个整体收益为零的程序，可能仍然包含其他智能体所需的某个组件
  • 于是好的想法被放弃，有用的模块被埋没

这就是我们新论文要解决的问题：🚀 SwarmRSI：通过进化科学智能体群实现递归自我改进

核心思路：让智能体群进化它们各自继承的内容，而不仅仅是保留最优分数。

  • 一张共享图谱记录每个研究状态：假设、程序、实验证据和未满足的需求
  • 反馈引导的群变异：利用其他智能体的反馈来判断是修改假设还是修复程序
  • 互补群重组：将保留的假设在其他智能体的程序上重新测试（rebase），并合并互补的组件（crossover）
  • 递归群进化：将每一次结果——无论成功、失败还是无收益——都回写进图谱，从而影响下一个智能体的起点

在 118 个科学编程与 ML 工程任务上的结果：

  • 📈 在 OpenProblems（单细胞）上平均得分 76.2，人类专家为 57.2，TusoAI 为 67.1
  • 🧬 在 NatureBench 的 90 个任务中，44.4% 的任务上匹配已发表的 SOTA，在所有对比方法中最高（最强的 Claude Code 配置达到 35.6%）
  • 🏅 在 81.8% 的 MLE-Bench Lite 竞赛中获得奖牌，高于 Arbor 和 MLEvolve
  • 🔁 约 77% 的最终最优 NatureBench 程序来源于一次 rebase、一次 crossover 或一次反馈触发的更新
  • 🔬 生物学家复现了其中两个程序，并将其用于后续的肠道和脾脏免疫研究

我认为 AI for Science 的下一波进展，将更少来自增加智能体数量或扩大模型规模，而更多来自确保一个智能体学到的东西能够改变下一个智能体的起点。

📝 论文：https://arxiv.org/abs/2610.20431

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