递归自我改进（RSI）概念源自 I. J. Good（1965）的“超智能机器”定义，指AI通过当前智能改进自身认知机制形成反馈循环。现代AI中，该循环不仅包括模型直接重写权重，还涉及改进训练流程和部署系统以产生更优后继模型。Harness（部署系统）是连接原始模型与现实世界的关键层，其工程化设计（如工作流、评估、权限控制）对实现RSI至关重要。