文章核心观点 - 当前主流AI智能体存在静态配置的局限性，无法动态适应环境变化，而自进化AI智能体通过与环境交互持续优化内部组件，实现终身学习 [1][5][6] - 论文首次明确定义自进化AI智能体，提出三大定律和四阶段演进框架，构建从技术到落地的完整图谱 [1][7][9] - 自进化AI智能体的目标是让AI系统成为能与人类长期协作的伙伴，实现从静态模型到终身进化的范式转变 [42] 自进化AI智能体的定义与核心原则 - 自进化AI智能体是通过与环境交互，持续且系统性地优化内部组件，以适应任务、上下文和资源变化的自主系统 [6] - 提出自进化AI智能体三定律：存续定律（维持安全与稳定性）、卓越定律（保持或提升性能）、进化定律（自主优化内部组件） [8][12] - 四阶段演进历程包括模型离线预训练（MOP）、模型在线适配（MOA）、多智能体协同（MAO）和多智能体自进化（MASE） [9] 技术框架与组件 - 四组件反馈循环框架包括系统输入（定义进化目标）、智能体系统（执行任务）、环境（提供反馈信号）、优化器（迭代优化智能体） [10][11][15] - 系统输入分为任务级输入（针对特定任务的整体优化）和实例级输入（针对单个任务实例的精细优化） [13][16] - 智能体系统分为单智能体（由基础模型、提示、记忆、工具等构成）和多智能体（由多个单智能体、通信协议和拓扑结构组成） [14][17] - 环境反馈分为客观反馈（可量化的性能指标）和主观反馈（需通过LLM评估的质性指标） [14][18] - 优化器由搜索空间（定义可优化对象）和优化算法（定义如何搜索最优配置）组成 [19][22] 单智能体优化技术 - LLM行为优化分为训练式优化（通过数据反馈更新模型参数）和推理时优化（不修改模型参数，通过推理策略提升性能） [20][23] - 提示优化技术包括编辑式优化、生成式优化、文本梯度式优化和进化式优化 [26] - 记忆优化分为短期记忆优化（优化当前任务的上下文管理）和长期记忆优化（构建跨任务的持久化记忆） [26] - 工具优化分为训练式工具优化、推理时工具优化和工具功能优化（自主创建新工具） [26] 多智能体优化技术 - 手动设计多智能体系统包括并行工作流、分层工作流和多智能体辩论 [30][31] - 自进化多智能体系统优化技术包括拓扑优化、统一优化和LLM骨干优化 [30][31] - 多智能体系统通过协作提升复杂任务处理能力，例如医疗诊断多智能体系统模拟临床流程 [30][32] 领域特定优化应用 - 生物医学领域注重安全优先和精准适配，例如多智能体模拟临床流程和分子发现 [30][32] - 编程领域注重效率导向和错误修正，例如自反馈与多角色协作优化代码生成和调试 [30][38] - 金融与法律领域注重合规优先和规则对齐，例如多源信息整合优化金融决策和模拟司法流程优化法律推理 [30][33][38] 评估方法与安全伦理 - 评估方法分为基准测试评估（基于标准化数据集和任务）和LLM驱动评估（用LLM作为评估者） [35][39] - 安全与伦理风险包括安全风险（进化过程中出现有害行为）、稳定性风险（进化导致性能波动）和合规风险（进化后违反领域法规） [36][40] - 需要建立进化安全审计机制，确保每个进化步骤符合安全与伦理要求 [36] 挑战与未来方向 - 核心挑战包括安全与进化的平衡、评估体系的完善、多模态与跨领域泛化、效率与性能的权衡 [37][41] - 未来方向包括开发MASE模拟环境、推进工具自主创建、构建终身评估基准、优化多智能体效率 [37][41] - 自进化AI为构建更自适应、更自主、更可持续的AI系统提供了清晰的路径 [42]