别让 agent 给自己打分：ADMET-EvO 七步构建证据门控自进化智能体
MaryamMiradi · x · 2026-10-23
Maryam Miradi 博士解读论文 ADMET-EvO（arXiv:2609.10121），指出多数「自我改进」agent 的危险循环：agent 提出改动、自己测试、自己判定有效——本质是「给自己批改作业」。ADMET-EvO 的核心区别是：LLM 只决定下一步获取什么证据，确定性组件决定这些证据实际证明了什么。
其七步路线图要点：
- 定义系统契约：先固定任务、指标、边界与允许的证据类型，明确 agent 可改什么、什么受保护，防止中途悄悄重定义成功标准。
- 先诊断再改动：定位当前系统的薄弱环节（数据稀缺？检索失败？模型局限？分布漂移？）。
- 后续步骤围绕「契约-诊断-假设-干预-评估-修订」循环展开，配合模型冻结与盲认证，保留 supported/rejected/inconclusive 结论指导下一轮。
论文将该框架用于 ADMET（吸收/分布/代谢/排泄/毒性）预测，把碎片化的科研流程变成持久、证据驱动的研究过程，通过进化研究流程本身提升预测可靠性与适用广度。
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