ある開発者が、再帰的自己改善（RSI）を探求するためのオープンソースの実験的フレームワーク「Gear」をリリースし、その設計に関するコミュニティからのフィードバックを求めています。

このフレームワークは、メタエージェントが実行トレースと評価結果を確認し、タスクエージェントの指示、ツール、またはワークフローへの変更を提案する反復ループを実装しています。現在の実装は、依然として実験的な直接モデルトレーニングではなく、エージェントのハーンスを改善することに焦点を当てています。

著者は特に、過学習なしで新しいタスクに改善が一般化されるようにすること、ループ設計の潜在的な簡素化、および関連する学習リソースに関するアドバイスを求めています。