多机构综述重塑「自我改进Agent」版图：快环探索，慢环固化
新智元 · wechat · 2026-08-10
吉林大学、KAUST 等机构联合发布了一篇关于「自我改进 Agent」的综述，将模型训练、记忆演化、工具创建和架构搜索纳入统一框架，并梳理了 312 篇相关研究。
自我改进的边界：论文指出，只有当系统依据自身执行轨迹持久修改了模型参数或外部脚手架（如 Prompt、Memory、Tools），并改变下一次任务的起点时，才算真正的自我改进。一次性的反思或纠错并不算。
两条核心路径：
- 模型层改进：通过自生成数据或强化学习更新参数。能力强但成本高，存在偏差放大风险。
- 脚手架改进：保持模型不变，改写 Prompt、管理记忆或重构工具。轻量且易于回滚，是目前工程界的主流。
核心设计原则：成熟的系统应结合双时间尺度——用脚手架进行快速、可逆的探索，再将验证有效的经验蒸馏进模型权重实现慢速固化。此外，随着 Agent 自我修改能力增强，必须引入分层门控等安全机制，防止提示词注入等漏洞被永久写入系统。
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