现代智能体自我改进综述
TheTuringPost · x · 2026-07-19
这是一篇关于现代 agent 自我改进的综述，梳理了智能体如何在没有人类逐步修补每一步的情况下，通过经验持续变强。
文章把现有方法分成两条主线：
- 模型改进：利用生成式示例、反馈、经验，让模型参数本身更新。
- 脚手架改进：不改模型参数，而是升级提示词、记忆、工具、控制器和整个 agent 编排。
综述还覆盖了：
- 自生成数据、反馈与经验的来源
- 工具创建和完整 agent 重设计
- 在代码、科学、机器人等场景中的应用
- 评估、安全性与稳定性问题
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