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A Comprehensive Survey of Self-Evolving AI Agents
Summary
大型语言模型的最新进展引发了人们对能够解决复杂现实任务的 AI 智能体的广泛兴趣。然而，大多数现有的智能体系统依赖于人工设计的配置，这些配置在部署后保持静态，限制了其在动态和不断演化的环境中进行适应的能力。为此，近期研究探索了智能体进化技术，旨在基于交互数据和环境反馈自动增强智能体系统。这一新兴方向为自进化 AI 智能体奠定了基础，它将基础模型的静态能力与终身智能体系统所需的持续适应能力结合起来。
在本综述中，我们对现有的自进化智能体系统技术进行了全面审查。具体而言，我们首先提出了一个统一的概念框架，用于抽象自进化智能体系统设计背后的反馈循环。该框架强调四个关键组成部分：系统输入、智能体系统、环境和优化器，为理解和比较不同策略提供了基础。在此框架基础上，我们系统性地回顾了针对智能体系统不同组件的一系列自进化技术。我们还考察了为特定领域（如生物医学、编程和金融）开发的领域专属进化策略，这些策略的优化目标与领域约束紧密耦合。
此外，我们对自进化智能体系统的评估、安全性和伦理考量进行了专门讨论，这些因素对于确保其有效性和可靠性至关重要。本综述旨在为研究人员和实践者提供对自进化 AI 智能体的系统性理解，为构建更加适应性强、自主化和持续进化的智能体系统奠定基础。
原文链接：https://arxiv.org/abs/2508.07407
