Self-Evolving的设计思想

背景

能够持续自我研发（Self-R&D）的 Agent 系统。能够持续研发新的工具、算法、策略、系统

Self-Improving Agent 的设计思想

整体架构:

User Goal
   ↓
Task System
   ↓
Agent System
   ↓
Performance Monitoring
   ↓
Research System
   ↓
New Capability
   ↓
Agent Upgrade

可以理解为两个系统：

Execution System
Research System

Execution System（执行系统）

这个系统就是普通 Agent。

例如：

Planner
Executor
Tool Use
Memory
Evaluation

Research System（研发系统）

这个系统会不断问：

Agent performance could be improved?

然后进行：

1. 自动工具创造（Tool Creation）
2. 自动策略优化（Strategy Evolution）
3. 自动算法研发（Algorithm Discovery）

研发循环：

observe performance
↓
detect weakness
↓
generate improvement idea
↓
run experiment
↓
evaluate result
↓
deploy improvement

这就是 AI 自动研发循环。

一个简单例子

假设一个 AI Research Agent。

任务：

Analyze AI market

执行：

search data
summarize
generate report

评估：

report quality = 0.7

Research System 发现：

data sources too few

改进：

build new crawler

下一轮：

search more sources

质量：

report quality = 0.85

Agent 进化了。

限制

1. 自动评估困难
2. 研发空间巨大
3. 实验成本极高
4. 安全问题

未来

基于上一篇 “SelfImproving的设计思想”,未来的Self-Evolving的系统结构：

Agent Kernel
Tool Ecosystem
Memory System
Learning Engine
Experiment Engine
Policy Engine

系统会持续：

run tasks
collect data
run experiments
upgrade itself

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