Qianshu Cai (銭樹・カイ) 氏ら複数の研究者は2026年5月21日(現地時間)、自律エージェントシステムが展開後に直面する課題に対応するため、ソースレベルで自己書き換えを行うシステム「MOSS (Self-Evolution through Source-Level Rewriting)」を発表した。この研究はarXiv cs.AIが報じた。既存の自己進化エージェントはテキスト変更可能な要素に進化を限定していたが、MOSSはコードレベルでの適応により、構造的な失敗にも対応可能となる。
自律エージェントシステムは、一度展開されると静的な状態にあり、ユーザーとのインタラクションから学習することなく、繰り返し発生する障害は人間による修正が適用されるまで持続する。これに対し、自己進化エージェントが登場しているものの、それらの進化はスキルファイル、プロンプト設定、メモリスキーマ、ワークフローグラフといったテキスト変更可能なアーティファクトに限定され、エージェントの中核部分は手つかずのままだった。
ルーティング、フックの順序、状態の不変性、ディスパッチといった要素はコード内に存在するため、これらの領域における構造的な失敗は、テキストレイヤーからは物理的に到達できない。研究者らは、ソースレベルでの適応が根本的に汎用性の高い媒体であると主張している。これはチューリング完全であり、あらゆるテキスト変更可能なスコープを厳密に包含し、ベースモデルへの準拠ではなく決定論的に効果を発揮し、ロングコンテキストドリフトによって劣化しないという。
MOSSは、自動的にキュレーションされた生産失敗の証拠のバッチに基づき、決定論的な多段階パイプラインを通じて各進化を実行する。コードの変更はプラグ可能な外部コーディングエージェントのCLIに委ねられるが、MOSSは段階の順序と判断を保持する。候補となる変更は、一時的な試行ワーカーで候補イメージに対しバッチをリプレイすることで検証される。その後、ユーザーの同意を条件としたインプレースコンテナスワップと、ヘルスプローブによるロールバックを介して昇格される。シミュレーション環境OpenClawにおいては、MOSSは人間介入なしに、4タスクの平均グレーダースコアを0.25から0.61に向上させた。
参考: arXiv cs.AI — 2026年5月22日 02:48 (JST)
原文ハイライト"Self-Evolution through Source-Level Rewriting"