RecursiveMAS：AI智能体在潜空间直接对话

RecursiveMAS 的创新框架，旨在通过递归计算来提升多智能体系统的协作效能。该系统利用轻量化的 RecursiveLink 模块，使不同类型的 AI 智能体能够在潜空间（Latent Space）中直接进行思想传递与迭代优化，而非依赖传统的文本交互。这种设计通过内环与外环联合训练算法，实现了整个系统在递归过程中的协同演化与梯度稳定。研究表明，该框架在数学、科学和代码生成等多个基准测试中，不仅显著提升了任务准确率，还大幅加快了推理速度并降低了Token消耗。总之，RecursiveMAS 为多智能体系统的扩展提供了一个兼具高效通信与深度推理能力的全新维度。