The Trinity：多模态智能体能力驱动递归自我改进框架
原文标题：The Trinity:Capability-Driven Recursive Self-Improvement for Multimodal Agents
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论文提出 The Trinity 框架，通过 Creator、Explorer、Evolver 三个角色把世界生成与 Harness 演化耦合起来，将任务树重组为分层能力树。方法引入 Capability-Driven Real2Sim2Real 与能力感知 Harness 路由，实现可复用能力模块的累积演化。在 28 个训练基准上平均提升 34 分，18 个未见基准提升 26 分，含两个真实具身任务。
- 问题
- 多模态智能体的环境构建成本高，Harness 迭代跟不上任务多样性。
- 方法
- 用 Creator、Explorer、Evolver 三角色把任务树重组为能力树，并做能力感知 Harness 路由。
- 结果
- 28 个训练基准平均提升 34 分，18 个未见基准提升 26 分。
- 影响
- 为智能体自我改进提供可复用的能力模块化路径，降低环境与评测搭建成本。
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The Trinity以Creator/Explorer/Evolver三角色耦合世界生成与Harness演化，28个训练基准平均提升34分。
- •核心洞察：不同模态与表面形式的任务可共享同一底层能力需求，Evolver据此把任务树重组为分层能力树。
- •Capability-Driven Real2Sim2Real：把同节点异构任务的共同需求抽象为可验证简化模拟世界，再回原任务测迁移。
- •Explorer沿能力树通过选择性继承演化可复用能力模块，形成固定拓扑下跨迭代累积更新的Harness树。
- •结果：28个训练基准平均+34分，18个未见基准+26分，含两个真实具身任务。
- •配套Capability-Aware Harness Router，用公开任务信息路由到专精不同能力的Harness。
为什么重要：对多模态智能体研究者：把扩展瓶颈从「造更多环境」转向「复用共享能力」，未见基准仍有增益，说明迁移而非过拟合。
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