在人工智能的快速發(fā)展浪潮中，大型語言模型（LLMs）的突破性進(jìn)展已經(jīng)點(diǎn)燃了人們對能夠解決復(fù)雜現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)的AI代理的濃厚興趣。然而，當(dāng)前大多數(shù)代理系統(tǒng)仍依賴于手動設(shè)計的配置，一旦部署便保持靜態(tài)，這嚴(yán)重限制了它們適應(yīng)動態(tài)變化環(huán)境的能力。今天，我們要介紹一篇開創(chuàng)性的綜述論文，它為我們展示了一個全新的研究方向——自我進(jìn)化AI代理。

論文背景與作者團(tuán)隊(duì)

這篇題為《A Comprehensive Survey of Self-Evolving AI Agents: A New Paradigm Bridging Foundation Models and Lifelong Agentic Systems》（自我進(jìn)化AI代理綜合調(diào)查：連接基礎(chǔ)模型與終身代理系統(tǒng)的新范式）的論文，由來自多所頂尖研究機(jī)構(gòu)的學(xué)者共同完成。

主要作者包括：

• Jinyuan Fang*（格拉斯哥大學(xué)）
• Yanwen Peng*（謝菲爾德大學(xué)）
• Xi Zhang*（格拉斯哥大學(xué)）
• Yingxu Wang（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大學(xué)）
• Xinhao Yi（格拉斯哥大學(xué)）
• Guibin Zhang（新加坡國立大學(xué)）
• Yi Xu（劍橋大學(xué)）
• Bin Wu（倫敦大學(xué)學(xué)院）
• Siwei Liu（阿伯丁大學(xué)）
• Zihao Li（格拉斯哥大學(xué)）
• Zhaochun Ren（萊頓大學(xué)）
• Nikos Aletras（謝菲爾德大學(xué)）
• Xi Wang（謝菲爾德大學(xué)）
• Han Zhou（劍橋大學(xué)）
• Zaiqiao Meng?（格拉斯哥大學(xué)，通訊作者）

技術(shù)背景：從靜態(tài)模型到動態(tài)進(jìn)化

人工智能的發(fā)展歷程可以看作是一個不斷追求更高級自主性的過程。論文指出，LLM中心的學(xué)習(xí)正在從純粹從靜態(tài)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，發(fā)展到與動態(tài)環(huán)境交互，并最終通過多代理協(xié)作和自我進(jìn)化實(shí)現(xiàn)終身學(xué)習(xí)。

圖1：LLM中心學(xué)習(xí)從靜態(tài)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到動態(tài)環(huán)境交互，再到通過多代理協(xié)作和自我進(jìn)化實(shí)現(xiàn)終身學(xué)習(xí)的演進(jìn)過程

論文將這一演進(jìn)過程分為四個主要范式：

1. 模型離線預(yù)訓(xùn)練（MOP）：初始階段專注于在大規(guī)模靜態(tài)語料庫上預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，然后以固定的凍結(jié)狀態(tài)部署，無需進(jìn)一步適應(yīng)。
2. 模型在線適應(yīng)（MOA）：在MOP基礎(chǔ)上，引入部署后適應(yīng)，其中基礎(chǔ)模型可以通過監(jiān)督微調(diào)、低秩適配器或基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）等技術(shù)進(jìn)行更新。
3. 多代理編排（MAO）：超越單一基礎(chǔ)模型，協(xié)調(diào)多個LLM代理，通過消息交換或辯論提示進(jìn)行通信和協(xié)作，以解決復(fù)雜任務(wù)，而不修改底層模型參數(shù)。
4. 多代理自我進(jìn)化（MASE）：最終，MASE引入了一個終身、自我進(jìn)化的循環(huán)，其中代理群體根據(jù)環(huán)境反饋和元獎勵不斷改進(jìn)其提示、記憶、工具使用策略甚至交互模式。

表1：四種LLM中心學(xué)習(xí)范式的比較——模型離線預(yù)訓(xùn)練（MOP）、模型在線適應(yīng)（MOA）、多代理編排（MAO）和多代理自我進(jìn)化（MASE），突出每個范式的交互與反饋機(jī)制、核心技術(shù)和說明性圖表

自我進(jìn)化AI代理的定義與三大法則

論文對自我進(jìn)化AI代理進(jìn)行了明確定義：

自我進(jìn)化AI代理是通過與環(huán)境交互，持續(xù)系統(tǒng)地優(yōu)化其內(nèi)部組件的自主系統(tǒng)，目的是適應(yīng)變化的任務(wù)、環(huán)境和資源，同時保持安全性并提高性能。

受艾薩克·阿西莫夫的機(jī)器人三定律啟發(fā)，論文提出了自我進(jìn)化AI代理的三大法則：

I. 持久（安全適應(yīng)）：自我進(jìn)化AI代理在任何修改過程中必須保持安全和穩(wěn)定性；

II. 卓越（性能保持）：在第一定律約束下，自我進(jìn)化AI代理必須保持或提高現(xiàn)有任務(wù)性能；

III. 進(jìn)化（自主進(jìn)化）：在第一和第二定律約束下，自我進(jìn)化AI代理必須能夠自主優(yōu)化其內(nèi)部組件，以響應(yīng)變化的任務(wù)、環(huán)境或資源。

這三大法則構(gòu)成了自我進(jìn)化AI代理的倫理基礎(chǔ)，確保在追求自主進(jìn)化的同時，優(yōu)先考慮安全性和性能保持。

自我進(jìn)化代理系統(tǒng)的概念框架

論文提出了一個統(tǒng)一的概念框架，抽象了自我進(jìn)化代理系統(tǒng)設(shè)計背后的反饋循環(huán)。該框架強(qiáng)調(diào)了四個關(guān)鍵組件：系統(tǒng)輸入、代理系統(tǒng)、環(huán)境和優(yōu)化器。

圖3：代理系統(tǒng)中自我進(jìn)化過程的概念框架。該過程形成一個包含四個組件的迭代優(yōu)化循環(huán)：系統(tǒng)輸入、代理系統(tǒng)、環(huán)境和優(yōu)化器

系統(tǒng)輸入

系統(tǒng)輸入指的是提供給優(yōu)化過程的上下文信息和數(shù)據(jù)。形式上，我們將系統(tǒng)輸入集合表示為I，它可能包含一個或多個指定任務(wù)要求、約束條件和可用數(shù)據(jù)的元素。這些輸入定義了代理系統(tǒng)的問題設(shè)置，并確定了優(yōu)化的范圍。根據(jù)場景不同，I可以采取不同形式：

• 任務(wù)級優(yōu)化：現(xiàn)有研究中最常見的設(shè)置是提高代理系統(tǒng)在特定任務(wù)上的整體性能。在這種情況下，系統(tǒng)輸入I可能包括任務(wù)描述T和用于訓(xùn)練或驗(yàn)證的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集Dtrain：I = {T, Dtrain}。還可以包含單獨(dú)的測試數(shù)據(jù)集Dtest來評估優(yōu)化后的代理性能。
• 實(shí)例級優(yōu)化：最近的研究也探索了更細(xì)粒度的設(shè)置，目標(biāo)是提高代理系統(tǒng)在特定示例上的性能。在這種情況下，系統(tǒng)輸入可能由輸入-輸出對(x, y)以及可選的上下文信息C組成，即I = {x, y, C}。

代理系統(tǒng)

代理系統(tǒng)是反饋循環(huán)中需要優(yōu)化的核心組件。它定義了代理(s)對給定輸入做出決策過程和功能。形式上，我們將代理系統(tǒng)表示為A，它可能由單個代理或多個協(xié)作代理組成。代理系統(tǒng)A可以進(jìn)一步分解為幾個組件，如底層LLM、提示策略、內(nèi)存模塊、工具使用策略等。優(yōu)化方法可能根據(jù)預(yù)期范圍專注于A的一個或多個組件。

在大多數(shù)現(xiàn)有工作中，優(yōu)化是針對A的單個組件進(jìn)行的，例如微調(diào)LLM以增強(qiáng)推理和規(guī)劃能力，或調(diào)整提示并選擇適當(dāng)?shù)墓ぞ咭蕴岣咛囟ㄈ蝿?wù)性能而不修改LLM本身。此外，最近的研究還探索了A中多個組件的聯(lián)合優(yōu)化。例如，在單代理系統(tǒng)中，一些方法聯(lián)合優(yōu)化LLM和提示策略，以更好地使模型行為與任務(wù)要求保持一致。在多代理系統(tǒng)中，現(xiàn)有研究已經(jīng)探索了提示和代理間拓?fù)涞穆?lián)合優(yōu)化，以提高整體效果。

環(huán)境

環(huán)境是代理系統(tǒng)運(yùn)行并生成輸出的外部上下文。具體來說，代理系統(tǒng)通過感知其輸入、執(zhí)行操作和接收相應(yīng)結(jié)果與環(huán)境交互。根據(jù)任務(wù)不同，環(huán)境可以從基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集到完全動態(tài)的現(xiàn)實(shí)世界設(shè)置。

圖5：這些優(yōu)化設(shè)置和代表性方法的分層分類

除了提供操作上下文外，環(huán)境還在生成反饋信號方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，這些信號為優(yōu)化過程提供信息和指導(dǎo)。這些信號通常源自評估指標(biāo)，用于量化代理系統(tǒng)的有效性或效率。在大多數(shù)情況下，這些指標(biāo)是特定于任務(wù)的，例如準(zhǔn)確率、F1分?jǐn)?shù)或成功率，它們提供性能的定量度量。然而，在標(biāo)記數(shù)據(jù)或真實(shí)情況不可用的設(shè)置中，通常采用基于LLM的評估器來估計性能。

優(yōu)化器

優(yōu)化器(P)是自我進(jìn)化反饋循環(huán)的核心組件，負(fù)責(zé)基于來自環(huán)境的性能反饋改進(jìn)代理系統(tǒng)A。其目標(biāo)是通過專門的算法和策略，搜索在給定評估指標(biāo)下實(shí)現(xiàn)最佳性能的代理配置。形式上，這可以表示為：

其中S表示配置的搜索空間，O(A; I) ∈ R是將A在給定系統(tǒng)輸入I上的性能映射到標(biāo)量分?jǐn)?shù)的評估函數(shù)，A*表示最優(yōu)代理配置。

優(yōu)化器通常由兩個核心組件定義：(1) 搜索空間(S)：定義了可以探索和優(yōu)化的代理配置集合。S的粒度取決于代理系統(tǒng)的哪些部分需要優(yōu)化，范圍從代理提示或工具選擇策略到連續(xù)的LLM參數(shù)或架構(gòu)結(jié)構(gòu)。(2) 優(yōu)化算法(H)：指定用于探索S并選擇或生成候選配置的策略。它可以包括基于規(guī)則的啟發(fā)式方法、梯度下降、貝葉斯優(yōu)化、蒙特卡洛樹搜索(MCTS)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、進(jìn)化策略或基于學(xué)習(xí)的策略。

單代理優(yōu)化方法

單代理優(yōu)化專注于提高單代理系統(tǒng)的性能。根據(jù)前面介紹的優(yōu)化反饋循環(huán)，關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于設(shè)計用于更新系統(tǒng)的優(yōu)化器。這涉及確定要優(yōu)化的代理系統(tǒng)特定組件（即搜索空間），確定要增強(qiáng)的特定能力，并選擇適當(dāng)?shù)膬?yōu)化策略以有效實(shí)現(xiàn)這些改進(jìn)（即優(yōu)化算法）。

論文根據(jù)代理系統(tǒng)內(nèi)的目標(biāo)組件組織了單代理優(yōu)化方法，因?yàn)檫@決定了搜索空間的結(jié)構(gòu)和優(yōu)化方法的選擇。具體來說，論文重點(diǎn)關(guān)注四個主要類別：(1) LLM行為優(yōu)化，旨在通過參數(shù)調(diào)整或提示工程提高LLM的推理和規(guī)劃能力；(2) 提示優(yōu)化，專注于改進(jìn)與LLM交互的提示；(3) 內(nèi)存優(yōu)化，旨在增強(qiáng)代理的記憶機(jī)制；(4) 工具優(yōu)化，專注于改進(jìn)代理使用外部工具的能力。

圖4：單代理優(yōu)化方法概述，根據(jù)代理系統(tǒng)內(nèi)的目標(biāo)組件分類：提示、內(nèi)存和工具

LLM行為優(yōu)化

LLM行為優(yōu)化旨在提高基礎(chǔ)模型的推理和規(guī)劃能力，這是代理系統(tǒng)成功執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的核心。論文討論了兩種主要方法：

1. 推理行為優(yōu)化：通過改進(jìn)模型的推理過程來提高性能。這包括使用思維鏈(Chain-of-Thought)提示、樹思維(Tree-of-Thought)或圖思維(Graph-of-Thought)等方法，引導(dǎo)模型進(jìn)行更結(jié)構(gòu)化和深入的推理。
2. 測試時擴(kuò)展優(yōu)化：在推理過程中擴(kuò)展模型的能力，而不改變模型參數(shù)。這包括兩種主要策略：

• 基于反饋的策略：利用環(huán)境反饋來指導(dǎo)模型的推理過程，例如ReAct框架，它結(jié)合推理和行動，允許代理根據(jù)實(shí)時反饋修改其計劃。
• 基于搜索的策略：在推理過程中探索多個可能的路徑，例如使用蒙特卡洛樹搜索(MCTS)來探索不同的推理路徑。

提示優(yōu)化

提示優(yōu)化專注于改進(jìn)與LLM交互的提示，以獲得更好的性能。論文討論了四種主要方法：

1. 基于編輯的優(yōu)化：通過手動或自動編輯現(xiàn)有提示來改進(jìn)性能。這包括添加、刪除或修改提示的特定部分，例如添加示例或修改指令。
2. 生成式優(yōu)化：使用LLM或其他生成模型自動生成新的提示。這包括使用提示模板或提示生成算法來創(chuàng)建新的提示。
3. 基于文本梯度的優(yōu)化：使用類似梯度的方法來優(yōu)化提示。這包括計算提示的"梯度"并使用這些梯度來更新提示，類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度下降。
4. 進(jìn)化優(yōu)化：使用進(jìn)化算法來優(yōu)化提示。這包括使用變異、交叉和選擇等進(jìn)化算子來生成和改進(jìn)提示。

內(nèi)存優(yōu)化

內(nèi)存優(yōu)化旨在增強(qiáng)代理的記憶機(jī)制，使其能夠更好地利用過去的信息來指導(dǎo)當(dāng)前的任務(wù)。論文討論了兩種主要方法：

1. 短期內(nèi)存優(yōu)化：專注于改進(jìn)代理的短期記憶，即在當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行過程中保留和檢索信息的能力。這包括改進(jìn)上下文管理、信息提取和整合策略。
2. 長期內(nèi)存優(yōu)化：專注于改進(jìn)代理的長期記憶，即跨任務(wù)保留和檢索信息的能力。這包括改進(jìn)記憶結(jié)構(gòu)、索引和檢索策略，以及決定何時存儲和檢索哪些信息。

工具優(yōu)化

工具優(yōu)化專注于改進(jìn)代理使用外部工具的能力，以擴(kuò)展其功能范圍。論文討論了四種主要方法：

1. 基于訓(xùn)練的優(yōu)化：通過訓(xùn)練代理來改進(jìn)其工具使用能力。這包括使用監(jiān)督學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)來訓(xùn)練代理選擇和使用適當(dāng)?shù)墓ぞ摺?/li>
2. 推理時優(yōu)化：在推理過程中改進(jìn)工具使用，而不改變模型參數(shù)。這包括使用啟發(fā)式方法或搜索算法來選擇和使用工具。
3. 基于提示的工具優(yōu)化：通過改進(jìn)提示來增強(qiáng)代理的工具使用能力。這包括在提示中添加工具使用示例或指令。
4. 基于推理的工具優(yōu)化：通過改進(jìn)代理的推理過程來增強(qiáng)工具使用。這包括使用結(jié)構(gòu)化推理或規(guī)劃來指導(dǎo)工具選擇和使用。

多代理優(yōu)化方法

多代理優(yōu)化擴(kuò)展了優(yōu)化范圍，不僅優(yōu)化單個代理，還優(yōu)化它們的結(jié)構(gòu)設(shè)計、通信協(xié)議和協(xié)作能力。論文討論了三個主要方向：

代理拓?fù)鋬?yōu)化

代理拓?fù)鋬?yōu)化專注于改進(jìn)多代理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)配置，即代理之間的連接和通信方式。論文討論了三種主要架構(gòu)：

1. 分層結(jié)構(gòu)：這些系統(tǒng)采用靜態(tài)分層組織，通常是線性或基于樹的，其中任務(wù)被明確分解并順序分配給特定代理。例如，MetaGPT引入標(biāo)準(zhǔn)操作程序(SOP)來簡化軟件開發(fā)，而HALO結(jié)合蒙特卡洛樹搜索來增強(qiáng)推理性能。
2. 集中式結(jié)構(gòu)：這種架構(gòu)遵循管理者-追隨者范式，其中中央代理或更高級別的協(xié)調(diào)者處理規(guī)劃、任務(wù)分解和委派，而從屬代理執(zhí)行分配的子任務(wù)。然而，中央節(jié)點(diǎn)會造成性能瓶頸并引入單點(diǎn)故障漏洞，從而損害系統(tǒng)魯棒性。
3. 分散式結(jié)構(gòu)：在這種架構(gòu)中，代理作為對等體在分布式網(wǎng)絡(luò)中協(xié)作，廣泛應(yīng)用于世界模擬應(yīng)用。缺乏中央控制可以防止單點(diǎn)故障——任何節(jié)點(diǎn)的損壞都不會使整個系統(tǒng)癱瘓，消除了瓶頸并增強(qiáng)了魯棒性。然而，這引入了信息同步、數(shù)據(jù)安全和增加協(xié)作成本的挑戰(zhàn)。

通信機(jī)制優(yōu)化

通信機(jī)制優(yōu)化專注于改進(jìn)代理之間交換信息和協(xié)調(diào)行動的方式。論文討論了三種主要方法：

1. 結(jié)構(gòu)化輸出：這種方法采用JSON、XML和可執(zhí)行代碼等格式進(jìn)行代理間通信。明確的結(jié)構(gòu)和定義良好的參數(shù)確保了高機(jī)器可讀性和可解釋性，而標(biāo)準(zhǔn)化格式促進(jìn)了跨平臺協(xié)作。這些特性使結(jié)構(gòu)化通信特別適合需要精確和效率的應(yīng)用，如問題解決和推理任務(wù)。
2. 自然語言：自然語言通信保留了豐富的上下文和語義細(xì)節(jié)，使其特別適合創(chuàng)意任務(wù)、世界模擬和創(chuàng)意寫作場景。這種表現(xiàn)力能夠捕捉細(xì)微的交互，捕捉細(xì)微的含義和意圖。然而，與結(jié)構(gòu)化格式相比，它引入了包括模糊性、潛在誤解和降低執(zhí)行效率等挑戰(zhàn)。
3. 標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議：最近的進(jìn)展引入了專門設(shè)計的協(xié)議，用于標(biāo)準(zhǔn)化多代理系統(tǒng)通信，創(chuàng)建更具包容性和互操作性的代理生態(tài)系統(tǒng)：A2A通過結(jié)構(gòu)化的對等任務(wù)委托模型標(biāo)準(zhǔn)化水平通信，使代理能夠在保持執(zhí)行不透明的同時協(xié)作復(fù)雜、長期運(yùn)行的任務(wù)。ANP通過具有內(nèi)置去中心化身份(DID)和動態(tài)協(xié)議協(xié)商的分層架構(gòu)實(shí)現(xiàn)安全的、開放的水平通信，用于去中心化的"代理互聯(lián)網(wǎng)"。MCP通過統(tǒng)一的客戶端-服務(wù)器接口標(biāo)準(zhǔn)化單個代理與外部工具或數(shù)據(jù)資源之間的垂直通信。Agora作為水平通信的元協(xié)議，使代理能夠動態(tài)協(xié)商和進(jìn)化其通信方法，在靈活的自然語言和高效的結(jié)構(gòu)化例程之間無縫切換。

工作流優(yōu)化

工作流優(yōu)化專注于改進(jìn)多代理系統(tǒng)中的任務(wù)執(zhí)行流程，包括任務(wù)分配、執(zhí)行順序和協(xié)調(diào)機(jī)制。論文討論了兩種主要方法：

1. 靜態(tài)工作流優(yōu)化：專注于預(yù)定義的、固定的工作流結(jié)構(gòu)，其中任務(wù)分配和執(zhí)行順序在系統(tǒng)設(shè)計時確定。這種方法適用于任務(wù)結(jié)構(gòu)和需求相對穩(wěn)定的環(huán)境。
2. 動態(tài)工作流優(yōu)化：專注于能夠根據(jù)環(huán)境反饋和任務(wù)需求動態(tài)調(diào)整的工作流結(jié)構(gòu)。這種方法適用于任務(wù)結(jié)構(gòu)和需求可能頻繁變化的環(huán)境，提供了更大的靈活性和適應(yīng)性。

特定領(lǐng)域優(yōu)化方法

特定領(lǐng)域優(yōu)化專注于為專門領(lǐng)域開發(fā)的代理進(jìn)化策略，其中代理行為和優(yōu)化目標(biāo)與領(lǐng)域約束緊密耦合。論文討論了幾個主要領(lǐng)域的優(yōu)化策略：

科學(xué)研究代理

科學(xué)研究代理專注于優(yōu)化代理在科學(xué)研究任務(wù)中的性能，如文獻(xiàn)分析、假設(shè)生成和實(shí)驗(yàn)設(shè)計。這些代理通常需要處理大量專業(yè)文獻(xiàn)，理解復(fù)雜的科學(xué)概念，并生成科學(xué)上合理的假設(shè)和實(shí)驗(yàn)設(shè)計。

生物醫(yī)學(xué)代理

生物醫(yī)學(xué)代理專注于優(yōu)化代理在生物醫(yī)學(xué)任務(wù)中的性能，如藥物發(fā)現(xiàn)、醫(yī)學(xué)診斷和治療方案設(shè)計。這些代理通常需要理解復(fù)雜的生物醫(yī)學(xué)知識，處理醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，并生成符合醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)的建議和方案。

編程代理

編程代理專注于優(yōu)化代理在編程任務(wù)中的性能，如代碼生成、調(diào)試和優(yōu)化。這些代理通常需要理解編程語言和算法，分析代碼結(jié)構(gòu)，并生成高效、可維護(hù)的代碼。

金融代理

金融代理專注于優(yōu)化代理在金融任務(wù)中的性能，如市場分析、投資決策和風(fēng)險評估。這些代理通常需要理解金融概念和市場動態(tài)，分析金融數(shù)據(jù)，并生成符合金融風(fēng)險管理的建議和決策。

圖2：AI代理進(jìn)化和優(yōu)化技術(shù)的視覺分類，分為三個主要方向：單代理優(yōu)化、多代理優(yōu)化和特定領(lǐng)域優(yōu)化。樹形結(jié)構(gòu)說明了這些方法從2023年到2025年的發(fā)展，包括每個分支中的代表性方法

評估、安全與倫理考慮

論文提供了關(guān)于自我進(jìn)化代理系統(tǒng)的評估、安全和倫理考慮的專門討論，這些對于確保其有效性和可靠性至關(guān)重要。

評估方法

評估自我進(jìn)化代理系統(tǒng)需要考慮多個方面，包括性能、效率、魯棒性和適應(yīng)性。論文討論了幾種評估方法：

1. 基于指標(biāo)的評估：使用定量指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、F1分?jǐn)?shù)、成功率）來評估代理系統(tǒng)的性能。這種方法適用于有明確目標(biāo)和可測量結(jié)果的任務(wù)。
2. 基于LLM的評估：使用LLM作為評估器來評估代理系統(tǒng)的性能。這種方法適用于缺乏明確指標(biāo)或真實(shí)情況的任務(wù)，LLM可以生成代理指標(biāo)或提供文本反饋。
3. 人類評估：使用人類評估者來評估代理系統(tǒng)的性能。這種方法適用于需要主觀判斷或人類偏好的任務(wù)，如創(chuàng)意寫作或?qū)υ捪到y(tǒng)。

安全考慮

自我進(jìn)化代理系統(tǒng)的安全考慮包括多個方面，如安全性、穩(wěn)定性和可控性。論文討論了幾個關(guān)鍵的安全考慮：

1. 安全適應(yīng)：確保代理系統(tǒng)在進(jìn)化過程中保持安全，不會產(chǎn)生有害或危險的行為。這包括設(shè)置安全約束和監(jiān)控機(jī)制。
2. 性能保持：確保代理系統(tǒng)在進(jìn)化過程中保持或提高性能，不會出現(xiàn)性能下降。這包括設(shè)置性能基線和監(jiān)控機(jī)制。
3. 可控性：確保代理系統(tǒng)在進(jìn)化過程中保持可控，不會偏離預(yù)期行為。這包括設(shè)置控制機(jī)制和干預(yù)策略。

倫理考慮

自我進(jìn)化代理系統(tǒng)的倫理考慮包括多個方面，如公平性、透明度和問責(zé)制。論文討論了幾個關(guān)鍵的倫理考慮：

1. 公平性：確保代理系統(tǒng)在進(jìn)化過程中保持公平，不會產(chǎn)生歧視或偏見。這包括設(shè)置公平約束和評估機(jī)制。
2. 透明度：確保代理系統(tǒng)的進(jìn)化過程和決策機(jī)制是透明的，可以被理解和解釋。這包括設(shè)置透明度要求和解釋機(jī)制。
3. 問責(zé)制：確保代理系統(tǒng)的行為和決策可以被追蹤和問責(zé)。這包括設(shè)置問責(zé)機(jī)制和審計策略。

挑戰(zhàn)與未來方向

論文指出了自我進(jìn)化代理系統(tǒng)領(lǐng)域的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，并概述了一些有前景的未來研究方向。

關(guān)鍵挑戰(zhàn)

1. 復(fù)雜性管理：自我進(jìn)化代理系統(tǒng)的復(fù)雜性隨著組件數(shù)量和交互的增加而增加，管理這種復(fù)雜性是一個重大挑戰(zhàn)。
2. 評估困難：評估自我進(jìn)化代理系統(tǒng)的性能和效果是一個挑戰(zhàn)，特別是在缺乏明確指標(biāo)或真實(shí)情況的情況下。
3. 安全風(fēng)險：自我進(jìn)化代理系統(tǒng)可能產(chǎn)生不可預(yù)測的行為，帶來安全風(fēng)險，如何確保安全是一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
4. 倫理問題：自我進(jìn)化代理系統(tǒng)可能引發(fā)一系列倫理問題，如公平性、透明度和問責(zé)制，如何解決這些問題是一個重要挑戰(zhàn)。

未來方向

1. 更高效的優(yōu)化算法：開發(fā)更高效的優(yōu)化算法，以加速自我進(jìn)化代理系統(tǒng)的進(jìn)化過程，提高其性能和適應(yīng)性。
2. 更強(qiáng)大的評估框架：開發(fā)更強(qiáng)大的評估框架，以更全面、準(zhǔn)確地評估自我進(jìn)化代理系統(tǒng)的性能和效果。
3. 更嚴(yán)格的安全機(jī)制：開發(fā)更嚴(yán)格的安全機(jī)制，以確保自我進(jìn)化代理系統(tǒng)在進(jìn)化過程中保持安全和可控。
4. 更完善的倫理框架：開發(fā)更完善的倫理框架，以解決自我進(jìn)化代理系統(tǒng)可能引發(fā)的倫理問題，確保其發(fā)展符合社會價值觀和道德標(biāo)準(zhǔn)。

結(jié)論

這篇綜述論文為我們提供了一個全面、系統(tǒng)的自我進(jìn)化AI代理技術(shù)概覽，彌合了基礎(chǔ)模型的靜態(tài)能力與終身代理系統(tǒng)所需的持續(xù)適應(yīng)性之間的差距。通過提出統(tǒng)一的概念框架和三大法則，論文為理解和比較不同的進(jìn)化策略提供了基礎(chǔ)。

自我進(jìn)化AI代理代表了AI系統(tǒng)發(fā)展的一個根本性轉(zhuǎn)變，從靜態(tài)、手動配置的架構(gòu)到自適應(yīng)、數(shù)據(jù)驅(qū)動的系統(tǒng)，能夠響應(yīng)不斷變化的需求和環(huán)境而進(jìn)化。這一新興方向?yàn)殚_發(fā)更自主、更有彈性、更可持續(xù)的AI系統(tǒng)鋪平了道路，有望在科學(xué)研究、軟件工程、人機(jī)協(xié)作等多個領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

??https://arxiv.org/pdf/2508.07407??

A Comprehensive Survey of Self-Evolving AI Agents A New Paradigm Bridging Foundation Models and Lifelong Agentic Systems

??https://github.com/EvoAgentX/Awesome-Self-Evolving-Agents??

本文轉(zhuǎn)載自??AIGC深一度??，作者：一度