理解
从目标、数据、反馈和过往决策中建立持久的上下文。
大多数 AI 系统完成任务后便重新开始。OCTER 基于另一种理念： 每一个有价值的结果，都应让下一次决策更好。
系统探索不同方案、评估结果、保留有效经验，并以这些积累作为下一轮改进的起点。
AI for AI
基于 RSI 技术。
01 / 为什么是 RSI
AI 不应止步于一次正确的回答。
02 / 技术
让系统不断改进自身的改进方式。
OCTER 将反馈转化为持续运行的循环。它不仅优化当前输出，还会保留经过验证的经验，改变未来的决策方式。
01探索生成可行的备选方案
02评估对照实际结果进行比较
03选择保留更优的路径
04积累将成功经验转化为可复用的记忆
05再次改进以更好的状态开启下一轮
03 / 从技术到产品
当 RSI 改变 Agent 的下一步行动，技术便有了实际价值。
OCTER 将改进带入业务执行：理解你的业务，判断什么最重要，付诸行动，并从结果中学习。
决策
生成备选方案，比较利弊，选择更好的行动路径。
行动
将决策转化为 Agent 任务，融入你现有的工作流程。
学习
利用结果反馈改进未来的推理，无需每次从零开始。