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Google Research、自ら改善するAIエージェント向けフレームワーク「RRSI」を公開
オープンソースのこのツールを使うと、大規模言語モデル（LLM）エージェントはモデル自体を変更せずに、プロンプトやツール、メモリーを調整でき、ベンチマークのスコア向上につながる。
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Google Cloud AI Researchは、RRSIを公開した。このフレームワークでは、モデルの重みを固定したまま、LLMエージェントが自らのプロンプトやツール、メモリーを書き換えられる。改善が過学習につながらないよう、情報漏えいを判定するクリティックやコストルールなどの安全策も備える。Claude Opus 4.8を使ったテストでは、Terminal-Bench 2.1のスコアが74.2%から80.2%に上昇し、ホールドアウトされた6つの分割すべてでスコアが向上した。
なぜ重要か
基盤モデルを再トレーニングしなくても、AIエージェントが新しいタスクへの対応力を高められることを示している。計算資源を節約でき、過学習のリスクも抑えられる。
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出典と参考資料
| # | 出典 | 媒体 | 日付 | 要点 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Google Research Open-Sources RRSI: AI Agents That Improve Their Own Harness Without Overfitting ↗ | MarkTechPost | 2026/09/29 | Google Cloud AI Research has open-sourced RRSI, a framework that lets LLM agents rewrite their own prompts, tools and memory while model weights stay frozen. |
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最終更新:
Oossa · ニュースレター
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