# 腾讯混元发布科学发现智能体 Hyra，能够递归自我改进

- 来源：IT之家（RSS）
- 发布时间：2026-07-21 11:43
- AIHOT 分数：42
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- 原文链接：https://www.ithome.com/0/979/440.htm

## AI 摘要

腾讯混元推出 Hyra-1.0，一个专为研究与工程任务打造的、能递归自我改进的智能体。在多轮 3D 建模测试中，Hyra 生成的模型相比 Claude Code goal 模式更接近参考图像且更符合人类审美。

## 正文

IT之家 7 月 21 日消息，腾讯混元今日推出 Hyra-1.0，这是 Hyra（Hunyuan Research Agent）的首个版本：一个能够递归自我改进、专为性能导向的研究与工程任务打造的智能体。

腾讯表示，除了公开基准，它还能在产品系统里，在真实的 AI 研发流水线上，在自然科学研究乃至工业场景里学习和进化。

过去一年，递归自我改进（RSI）与自动化研究成为 AI 领域最活跃的前沿问题之一。

Google DeepMind 的 AlphaEvolve 只用 48 次标量乘法就完成了 4×4 复数矩阵相乘。Together AI 让一群智能体在开放环境中协作，把 11 维 kissing number 的已知下界从 593 推进到 604。Andrej Karpathy 的 autoresearch 展示了一套精简的循环，让模型训练研究自主运转。

此后，一批进化型系统接连涌现：智能体正在跨越封闭的基准测试，在开放的科学发现中超越人类。

腾讯混元 Hyra 的 Harness 设计原则遵循 The Bitter Lesson：框架尽量轻量简单，智能体的动作空间尽量广阔。给定任务描述，Hyra 持续运行一个循环：基于历史经验探索提出更好的 solution。历史经验包含过去 solution 运行的日志、评估器反馈、solution 的源代码等。循环直到 Agent 主动结束或预算耗尽，最终返回历史最优的方案。

比如，让 Hyra 仅根据一张 2D 参考图像设计物体的三维结构，并生成可渲染的 3D 模型，使用基于 rubrics 的 VLM judge，从轮廓、比例、结构完整性、材质和视觉相似度等维度评价结果。

Hyra 在多轮探索中持续修改建模代码和渲染参数，相比使用 Claude Code goal 模式生成的模型，更接近参考图像，也更符合人类审美。

IT之家附 Hyra 研究博客如下：