MIT 博士 Alex Zhang 谈递归语言模型 RLM：上下文卸载与递归子智能体

MIT 博士 Alex Zhang 提出递归语言模型（RLM），通过上下文卸载、代码执行、递归子智能体和共享内存来扩展模型能力。他认为 Claude Code、Codex 等主流编码智能体在结构上高度相似，更好的 harness 设计可释放当前模型中已潜藏的能力。他还讨论了 Prime Agent、持久化子智能体，以及用 10,000 个智能体和数千万美元投入单个问题的多智能体集群实验。