在多项高难度Benchmark超越GPT-6 Astra，RSIAgent让开源模型自主探索新环境
2026.09.15 · 产品 · 开源项目 · 媒体报道
RSIAgent通过递归自我提升，让开源模型在OSWorld 2.0等基准上超越GPT-6 Astra。
Aether AI提出RSIAgent框架，通过课程生成、执行、验证、记忆演化的递归闭环，让Agent在不更新模型参数的情况下自主探索新环境并积累经验。基于GLM-5.3和Kimi-K3，RSIAgent在OSWorld 2.0上取得78.98%的Partial Score，在Agents’ Last Exam上达到84.82%，均超过GPT-6 Astra。
- RSIAgent实现递归自我提升，不更新模型参数
- OSWorld 2.0得分78.98%，超GPT-6 Astra
- Agents’ Last Exam得分84.82%，领先闭源模型
- Broad-to-Deep两阶段自探索策略
- 可泛化至游戏开发等场景
为什么值得看
展示不更新模型参数也能持续提升Agent能力的新路径。
适合谁关注
关注AI Agent、开源模型及因果智能的研究者和开发者。