يقدم الباحثون Recuris، وهي بنية ذاكرة عمل تجريبية تكرارية مصممة لمعالجة تحديات التحسين الذاتي التكراري في المهام طويلة المدى. يستخدم النظام ذاكرة العمل لتتبع تقدم المهمة وتوجيه اختيار المهارات من الذاكرة التجريبية، مما يربط القرارات بالاحتياجات الحالية بدلاً من التاريخ الكامل.

  • يعالج وكيل ميتا ثابت الأدلة التنفيذية إلى تحديثات موضعية لذاكرة المهارة، مشكّلاً حلقة تطور ذاكرة تكرارية محدودة.
  • يحسّن Recuris نجاح المهمة في 35 من أصل 37 زوجًا مكتملاً بين النماذج والمعايير عبر أربعة معايير طويلة المدى وعشرة نماذج.
  • تصل البنية بالنماذج المتقدمة إلى أداء على مستوى الحالة الفنية (SOTA)، مضافةً +17.8 نقطة لـ GPT-5.6 Sol و+15.6 لـ Claude Opus 5 على tau-bench.
  • على Qwen3.6-27B/35B، يضيف Recuris +16.6/+13.5 نقطة على SkillFlow، مع اتساع المزايا لتصل إلى +32.2 نقطة في أطول المهام.
  • تقلل الفشل الشائع طويل المدى بنسبة تصل إلى 80% مع زيادة أفق التفاعل.

تضع هذه النتائج الذاكرة المتطورة تكرارياً كأساس قابل للتوسع لـ RSI، مما يمكّن الوكلاء من تحويل الخبرة المتراكمة باستمرار إلى سلوك طويل المدى أكثر فعالية.