한 개발자가 재귀적 자기 개선(RSI)을 탐구하기 위해 Gear라는 오픈소스 실험적 프레임워크를 출시했으며, 그 설계에 대한 커뮤니티 피드백을 찾고 있습니다.

이 프레임워크는 메타 에이전트가 실행 추적과 평가 결과를 검토하여 작업 에이전트의 지침, 도구 또는 워크플로우에 변경 사항을 제안하는 반복 루프를 구현합니다. 현재 구현은 여전히 실험적인 직접 모델 학습보다는 에이전트 하니스 개선에 중점을 둡니다.

저자는 특히 과적합 없이 새로운 작업으로 개선 사항이 일반화되도록 하는 방법, 루프 설계의 잠재적 단순화 및 관련 학습 자료에 대한 조언을 특별히 요청합니다.