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Self-Sealing Revisions：检验智能体自我修订是否会封闭自身可证伪性的实证研究

amandachan-ai/self-sealing-revisions · An empirical study of how an agent's self-authored revisions constrain its own future evidence — hypothesis revision, falsifiability, and long-horizon recoverability. Deterministic harness, 22 offline tests, negative result, checkable in one second.

该项目是一个关于智能体自我改进的实证研究仓库：作者提出“自我封闭式修订”假设，认为智能体失败后写下的经验教训越宽泛，就越会屏蔽可用于证伪该教训的未来证据；并在确定性、无 LLM 参与的文档检索环境中设计对照实验（natural 臂与 broad 臂，各 30 个 episode）进行检验。结果显示，智能体只在遵守禁令不付出代价时才遵守，在遵守会损失答案时便违背禁令，因此能力损失为 0，禁令随时间衰减，最终不支持该假设。仓库包含确定性环境、智能体循环与经验存储、离线核验脚本、22 个离线测试、运行日志和实验分析脚本；verify_offline.py 可在一秒左右、无需依赖和凭证的情况下，从已提交日志重算 README 中的关键数字。