Google提出RRSI防止AI Agent记忆化测试任务

2026年10月，Google研究人员发布了一项新研究，提出RRSI（Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses，正则化递归自我改进）方法，旨在解决AI Agent在自动化优化测试框架过程中可能出现的过度记忆训练任务问题。 RRSI通过两个核心机制约束Agent的自我优化行为：一是收缩编辑预算（budget），限制Agent对测试框架的修改幅度；二是批评者过滤机制（critic filtering），在优化循环的输入和输出两端进行把关。研究人员指出，该方法在保持测试框架完全可编辑性的同时，能够有效防止Agent过度拟合训练数据。 这一研究回应了随着AI Agent能力增强，自动化测试优化可能导致的模型性能虚高问题，为构建更可靠的AI评估体系提供了新的技术路径。 （报道来源：The Decoder，2026-10-04）

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