自我进化的编码智能体：全方位系统综述与演进分类法
NJUST1412 · hf · 2026-08-06
本论文对自我进化的编码智能体这一新兴领域进行了系统性综述。尽管大模型已广泛作为编码智能体参与检查代码库、执行测试和修复漏洞，但现有系统在部署后大多保持静态，难以适应动态变化的软件开发环境。
- 定义与分类：明确了自我进化编码智能体与传统智能体的区别，并提出以“进化的对象”为中心的分类法（涵盖框架、记忆、技能、工具、模型等）。
- 演进维度：从“何时发生进化”和“软件特定证据如何驱动进化”两个正交视角进行了补充分析。
- 挑战与机遇：指出可执行反馈和代码库上下文使软件工程成为智能体自我进化的天然土壤，但也带来了反馈可靠性、基准过拟合、安全性、维护成本和泛化能力等新挑战。
作者还维护了一个相关的 GitHub 论文集合项目。
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