自进化智能体综述：通往人工智能超级智能之路
arXiv:2507.21046 (cs)
摘要/引言
- 大型语言模型（LLMs）已展现出强大能力，但本质上是静态的
- 无法将内部参数适应于新任务、发展的知识领域或动态交互环境
- 随着LLMs部署在开放式交互环境中，静态特性已成为关键瓶颈
- 需要能够自适应推理、行动和实时进化的智能体
- 范式转变——从扩展静态模型到开发自进化智能体——激发了对持续学习和适应架构与方法的浓厚兴趣
静态LLMs的局限性
- 训练后参数固定不变
- 无法适应新任务而无需重新训练
- 任务复杂性增加时性能达到天花板
- 对人类监督的昂贵依赖
- 处理发展知识的能力有限
- 缺乏真正的持续学习能力
范式转变
- 从静态模型到自适应系统
- 自主获取和从经验中学习
- 对动态环境的实时适应
- 四阶段进化：获取、提炼、更新、评估
- 突破”一次性训练”限制，实现终身学习
自进化框架与方法
- 1记忆进化：动态知识库构建与更新
- 2提示优化：自动提示生成与优化
- 3工具集成：外部工具动态选择与使用
- 4架构优化：单智能体与多智能体系统
- 5测试时内自进化：单次推理中自我改进
- 6测试时间自进化：跨多次交互渐进学习
- 7基于奖励的自进化：强化学习机制
- 8模仿与示范：观察和模仿优秀行为
挑战与未来方向
- 平衡稳定性与可塑性
- 避免灾难性遗忘
- 确保自进化的安全性和伦理
- 开发高效的评估指标
- 扩展到复杂的多智能体系统
- 与其他AI范式的集成
- 计算资源优化
- 理论基础建设
结论
- 自进化智能体代表通往人工智能超级智能的关键一步
- 通过持续学习和适应克服静态LLMs的局限性
- 未来研究应关注安全有效自进化的稳健框架
- 自进化能力将成为下一代AI系统的核心特征
- 跨学科合作对解决自进化智能体的复杂挑战至关重要