全面战胜ReAct，斯坦福全新智能体推理框架，性能提升112.5%

斯坦福和MIT团队提出AI智能体推理新框架ReCAP，通过递归树结构及三大机制，在长上下文任务中显著超越现有主流框架ReAct，解决目标漂移、上下文断层与成本爆炸问题。尽管计算成本增加，但其在关键任务如Robotouieu上的性能提升（同步84.2%，异步112.5%）显示了巨大潜力。ReCAP不仅适用于具身推理和代码编辑，还为依赖复杂决策和长期记忆的任务提供了可能的解决方案。