Agentic AI 的验证与自我改进：基础与理论极限

研究者提出了一个基于有界验证与隐蔽终端随机性的理论框架，用于形式化分析 Agentic AI 系统的验证能力与自我改进极限。研究证明，在统一完备解释器与固定验证协议下，一致有界的递归自我修改仍严格保留在同一验证复杂度类内。框架还将自我改进声明与正确性、容许证据及条件选择误差控制等要求直接绑定。