递归智能体推理性能测试：DSPy 与 Daytona 的 100 任务实证研究

Zachary BENSALEM 2026-05-04 14.9 KB 47.4K 271

文章介绍了 Fleet-RLM（基于 DSPy ReAct 智能体与 Daytona 沙箱）在 100 个长程推理任务中的表现。实验对比了递归执行与直接 LLM 推理，结果显示递归执行将准确率从 13% 提升至 33%，并完全消除了任务失败。文章详细分析了逻辑、CS、棋类、数学和化学等不同领域的性能差异，揭示了递归架构在工具调用和错误恢复上的优势。