Skill∞：让智能体把优化技能的方法写成技能实现递归自我改进

2026 年 10 月 27 日，AGI Hunt 报道了新加坡国立大学与香港城市大学的一篇论文 Skill∞，该工作探索智能体的递归自我改进（RSI）。其核心做法是让智能体把「优化技能的方法」本身也写成一项技能：由一个 meta agent 通过可复用的、由智能体主导的流程，在优化任务技能的同时也优化自身的 meta-skill，从而在多个领域提升表现。报道还提到，该框架兼容 Claude Code、Codex 等不同的 harness（运行框架）。目前公开信息集中在这套框架的设计思路与跨领域效果上，尚未披露更多实现细节或评测数字。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。