Um desenvolvedor lançou um framework experimental de código aberto chamado Gear para explorar a melhoria recursiva (RSI) e está buscando feedback da comunidade sobre seu design.
O framework implementa um loop iterativo onde um agente meta revisa rastros de execução e resultados de avaliação para propor mudanças nas instruções, ferramentas ou fluxos de trabalho do agente de tarefa. A implementação atual foca em melhorar o ambiente do agente em vez do treinamento direto do modelo, que permanece experimental.
O autor solicita especificamente conselhos sobre como garantir que as melhorias se generalizem para novas tarefas sem overfitting, simplificações potenciais no design do loop e recursos de aprendizado relevantes.