递归语言模型

本文深入探讨递归语言模型（Recursive Language Models）的核心架构，详细分析其与 ReAct、CodeAct 及子代理系统的区别，并提供基于高性能 LLM API 的实现方案。

深入探讨从传统的 RAG 架构向递归语言模型 (RLM) 的转变，以处理超大规模文档。学习如何构建一个基于 Python 的原型，使 LLM 能够通过工具调用和递归子调用自主导航并分析超过 100 万个 Token。

深入探讨递归语言模型 (RLM) 如何解决 GPT-5 等大模型的“上下文衰减”问题，通过 REPL 和递归调用实现 10M+ Token 的高效处理与成本优化。