RSI（递归自我改进，Recursive Self-Improvement）是指人工智能系统以自身改进结果作为输入，不断优化自身能力、修改自身架构，形成完整自我改进闭环的过程，被行业公认为实现通用人工智能（AGI）的核心关键路径。

RSI的核心是让AI从被动执行任务的工具，转变为能自主记忆、反思、沉淀经验并迭代优化的智能体，形成“执行任务-沉淀经验-评估改进-应用改进”的完整闭环。理论上它分为三个递进层次：自修改：AI能够自主修改自身代码；自改进：在自修改基础上优化自身运行性能；递归自改进：支持多次迭代，且新版本在改进自身的能力上超越前代，形成指数级增长的正反馈。