自进化智能体综述核心观点 - 自进化智能体是AI领域从静态模型转向动态持续学习的关键范式转变 旨在解决LLMs在开放环境中无法实时调整参数的瓶颈问题 [2][3][5] - 研究围绕三大基础维度构建框架：进化对象（模型/记忆/工具/架构）、进化时机（测试时内/外）、进化机制（奖励/反馈/搜索等） [2][6][21] - 该领域首次系统性梳理了自进化智能体的算法、评估指标和应用场景 为人工超级智能（ASI）的实现提供路线图 [3][6][52] 进化对象（What to Evolve） - **模型进化**：通过参数微调（SFT/RL）实现推理和行为优化 如AgentGen支持策略网络动态更新 [22][24] - **记忆进化**：长期记忆模块（如Mem0）可存储历史交互数据 支持经验复用和知识迁移 [24][29] - **工具进化**：智能体自主创建/掌握新工具（如Voyager生成代码工具）以扩展能力边界 [24][42] - **架构进化**：单智能体向多智能体系统扩展（如MAS-Zero） 通过协作提升复杂任务处理能力 [24][159] 进化时机（When to Evolve） - **测试时内进化**：任务执行中实时调整（如通过ICL） 典型场景包括动态环境交互和即时错误修正 [25][26][27] - **测试时外进化**：任务间隙离线优化 含监督微调（SFT）和强化学习（RL）两种范式 需平衡计算成本与长期收益 [26][28][33] 进化机制（How to Evolve） - **奖励驱动**：利用标量奖励（如TextGrad）或自然语言反馈引导进化 需注意奖励稀疏性问题 [31][32][36] - **模仿学习**：通过高质量示范（人类/智能体生成）快速提升能力 但依赖数据多样性 [32][36] - **群体进化**：多智能体系统（如AlphaEvolve）采用选择/变异机制 促进策略创新但计算成本高 [32][36][61] 应用场景 - **通用领域**：编程（Voyager自动生成代码）、教育（个性化学习助手）等数字环境任务 [38][42] - **专业领域**：医疗（WIN-GPT电子病历分析）、科研（文献自动归纳与实验设计）等高专业性场景 [43][47] 未来挑战 - **个性化进化**：需解决冷启动问题 开发轻量级评估指标以跟踪长期用户偏好适应 [43][44] - **安全可控性**：构建"智能体宪法"框架 防止有害行为生成和隐私泄露 [49][50] - **多智能体协同**：平衡个体推理与群体决策 开发动态评估基准反映长期交互效应 [51]