别让 Agent 自己打分:证据门控的 7 步自进化 Agent 架构
MaryamMiradi · x · 2026-09-15
作者指出多数「自我改进」Agent 的危险在于闭环自我评分:Agent 提出改动、自己测试、自己判定有效,相当于自己批改作业。ADMET-EvO 论文展示了更强的架构:由 LLM 决定下一步获取什么证据,而由确定性组件决定这些证据实际证明了什么。
其 7 步路线图要点:
- 定义系统契约:固定任务、指标、边界和允许的证据类型,明确 Agent 可以改什么、什么受保护,防止 Agent 半路偷偷重定义成功标准。
- 先诊断再改动:定位当前系统薄弱点——是数据稀缺、检索失败还是模型能力限制,再决定改动方向。
- 后续步骤围绕以证据门控(evidence-gated)的方式验证每次自我改动,避免自我确认偏差。
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