人間の専門家でも評価が追いつかないほど賢くなったAI、その先の「自己改善」はどう続ける？その壁を破る新手法が登場しました。 タイトル: Recursive Self-Improvement through Multi-Agent Self-Supervision URL: 1つのAIが自分の出力を自分で採点する「同種ループ」には限界があります。この研究が提案するMASS（Multi-Agent Self-Supervision）は、複数のモデルコピーを協調させて進化的にワークフローを最適化し、その軌跡で自分自身を再学習することで、再帰的な自己改善を実現します。 🧬 進化するワークフロー タスクごとにオーケストレーター役とサブエージェント役の構成（役割・指示・出力契約・実行順序）を進化的探索で改善します。自己評価だけを頼りに、より良い協調パターンを見つけ出していく仕組みです。 📈 トークン効率と性能の両立 Qwen3.6-27Bを使った2サイクルの改善で、オープンエンドな4つのベンチマークでトークンあたり1.2〜1.6倍の性能向上を達成。マルチエージェントの軌跡で学習した生徒モデルは、シングルエージェントで1.4倍多いトークンを使った生徒モデルよりも高い性能を示しました。 🔁 内在化によるセルフブートストラップ 推論時にワークフローの指示を与えなくても、コードの受け渡しなど協調的な振る舞いが自然と再現されるようになります（出現率が1/110から83/110へ急増）。改善されたモデル自身が、次のサイクルではより優れた最適化者・評価者として機能し、継続的な能力向上のループが回り始めます。 複雑な推論を人間が採点できない時代に、AI同士の協調がAI自身を鍛える仕組みは今後ますます重要になりそうです。 #AIエージェント# #自己改善#