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AI智能体自我演进：一篇综述
引言
大型语言模型（LLMs）的突破性进展，引发了对能够应对复杂现实挑战的AI智能体的高度关注。然而，当前大多数智能体系统依赖于人工设定的固定配置，一旦部署便难以调整，这严重制约了它们在变化多端、不断演变的环境中的适应能力。为了克服这一不足，近期研究开始探索利用智能体进化方法，通过交互数据和环境反馈来自动优化智能体系统，这一新兴领域为构建能够自我进化的AI智能体铺平了道路。本综述首先提出一个统一的概念模型，概括了自我进化智能体系统设计中的反馈机制。具体来说，我们提出一个统一的概念框架，用以阐释自我进化智能体系统设计背后的反馈循环。该框架强调了四个核心要素：系统输入、智能体系统、环境以及优化器，为比较和理解不同的策略提供了基础。在此框架的指导下，我们对针对智能体系统的各个组成部分——包括基础模型、智能体提示、记忆、工具、工作流程以及智能体间的通信机制——的各种自我进化技术进行了系统性回顾。本文旨在为研究人员和实践者提供对自我进化AI智能体的全面认识，为开发更具适应性、自主性和持续学习能力的智能体系统奠定坚实基础。
关键词：AI智能体、自我进化、基础模型、终身学习、多智能体