递归自我改进的电磁频谱智能体：架构与运行机制

Recursively Self-Improving Electromagnetic Spectrum Agents: Architecture and Operation

AI 导读

论文提出递归自我改进的电磁频谱智能体（RSI-ESAs），利用运行反馈更新能力并在既有改进基础上持续迭代。其自改进流程涵盖问题诊断、候选生成、验证与继承，通过保留有效任务版本、借助修改记录与诊断知识指导后续更新，实现跨轮次的任务能力与改进经验积累。共享频谱调度案例显示，在测试条件下多轮改进后任务性能提升且能力持续累积。

正文 · AI 翻译

查看 PDF HTML（实验性）

摘要：电磁频谱智能体（ESA）在持续自主运行期间必须应对不断变化的环境和任务需求，而其现有能力可能无法始终适应新的运行条件。本文提出递归自我改进的电磁频谱智能体（RSI-ESA），利用运行反馈更新自身能力，并在先前改进的基础上继续提升。我们介绍了其架构与可编辑组件，并描述了涵盖问题诊断、候选生成、验证与继承的自我改进过程。通过保留有效的任务版本，并利用修改记录与诊断知识指导后续更新，RSI-ESA 能够在连续多轮中积累任务能力与改进经验。一个共享频谱调度案例研究表明，在测试条件下，经过多轮改进后任务性能得到提升且能力得以积累。最后，我们讨论了面向更广泛任务与长期运行的开放挑战，并概述了 ESA 持续能力发展的研究方向。

主题：	多智能体系统（cs.MA）
引用为：	arXiv:2611.09318 [cs.MA]
	（或 arXiv:2611.09318v1 [cs.MA] 用于此版本）
	https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.09318 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册）

提交历史

来自：Qiaosi Wang [查看邮箱]
[v1] 2026年11月6日星期五 11:09:17 UTC（1,165 KB）

来源：arXiv cs.MA · arxiv.org