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中国科学院自动化研究所、美团等机构推出LLM Agent递归自我改进综述，以Prompt、Memory、Skill和Harness四条主线及When、Where、How三问、七步生命周期，梳理Agent将交互经验转化为可验证、复用且持续维护的改进机制。
前不久，Anthropic 的工程团队在 11 月 6 日发了一篇文章《The components of agent memory》。里面有一个非常有意思的观察：很多被精心设计过的知识wiki或者Agent Memory准确率有时候还不如直接搜索原始文档高。但换个场景，过多的原始信息塞给模型，有时候也同样会让检索的准确率暴跌。
继 Apex-35B-V1.0 凭借领先 Flint 的表现引发关注之后，开源 RSI 模型又迎来一份亮眼成绩单：REMORY 仅凭一个 1.9B 的记忆模块，用两张 H800 实现完全自监督训练，在多项关键评测中领跑；驱动小模型持续数日递归改进，产出接近 GPT-6.1-Terra。
文章认为，Looki以胸前第一视角设备采集现实数据，并通过Loom时序感知模型、Memory和Agent构建可服务不同Personal Agent的Context层，探索从硬件出发的个人AI路线。
MiniMax创始人闫俊杰首次接受Scottish Mortgage播客《Invest in Progress》英文采访，表示低推理成本与开源是公司护城河，中美模型最后5%的差距可能比此前95%更难追，H3月下载量约2500万次。
Alphabet旗下AI药物研发公司Isomorphic Labs正洽谈筹集约50亿美元的新一轮融资，估值预计约500亿美元，交易尚未完成，其AI药物发现项目仍处于临床前阶段。
openJiuwen AgentMemory正式上线了多模态记忆能力OmniMem-Lens：按秒盲切是记忆碎片化的元凶，按真实事件记忆才是正解——召回精度最高提升45.7%，在线问答时延最高降低97%。
为 Agent 建记忆，花掉了上亿 Token，结果在相当一部分情况下，回答准确率甚至低于直接用RAG检索聊天记录。
随着递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）受到关注，智能体如何从交互经验中持续改进自身成为研究热点。智能体记忆机制影响着这些经验能否被有效保留和利用。
Anthropic早期员工Ivan Vendrov在《Some Memories of Early Anthropic》中回忆，入职八个月后因AI安全使命与商业化、模型竞赛压力带来的精神重压选择离开，并质疑公司将谨慎服从的助手塑造为“受过创伤的官僚”。