自进化智能体综述：通往人工超级智能之路

大型语言模型（LLMs）已在多种任务中展现出卓越的能力，但其本质仍是静态的，无法将其内部参数自适应地调整以应对新任务、演化的知识领域或动态的交互环境。随着LLMs越来越多地部署于开放式、交互式环境中，这种静态特性已成为关键瓶颈，迫切需要能够实时进行自适应推理、行动与进化的智能体。这种范式的转变——从扩展静态模型到发展自我进化的智能体——引发了人们对能够从数据、交互与经验中持续学习和适应的架构与方法的广泛关注。 本文首次系统而全面地回顾了自我进化智能体这一研究方向，围绕三个基础维度构建了该领域的整体框架：进化什么、何时进化、以及如何进化。我们考察了智能体各组成部分（如模型、记忆、工具、架构）中的进化机制，按照时间阶段（如测试时内部适应、测试之间的适应）对适应方法进行分类，并分析了指导进化式适应的算法与架构设计（如标量奖励、文本反馈、单智能体与多智能体系统）。此外，我们还整理了面向自我进化智能体的评估指标与基准任务，重点介绍了该范式在编程、教育与医疗等领域的应用，并指出了其在安全性、可扩展性与共进化动态方面所面临的关键挑战与未来研究方向。 通过提供一个结构化的理解与设计框架，本综述为推动自适应、稳健且多样化的智能体系统在学术研究与实际应用中的发展奠定了基础，并最终为实现人工超级智能（ASI）铺平道路——在那一目标中，智能体能够自主进化，在广泛任务上实现或超越人类水平的智能表现。 地址：

https://arxiv.org/pdf/2507.21046

1 引言

“存活下来的物种，并不是最聪明的，也不是最强壮的，而是最能适应环境变化的物种。” —— 查尔斯·达尔文 大型语言模型（LLMs）已在广泛任务中展现出卓越的能力。然而，它们本质上仍是静态的【1】，在面对新任务、演化中的知识领域或动态的交互上下文时，无法调整其内部参数以适应环境。随着LLMs越来越多地被部署到开放式、交互式环境中，这一局限正日益成为关键瓶颈。在这些场景中，传统的知识检索机制往往无法满足需求，由此催生了能够实时动态适应其感知、推理与行为的智能体。对动态、持续适应能力的迫切需求，标志着人工智能领域正在经历一场概念上的转变：从扩展静态模型转向构建自我进化智能体（self-evolving agents）。这类智能体能够从实时数据、交互和经验中不断学习，从而打造出更加稳健、多样化且具备应对复杂动态现实世界问题能力的系统【2】。这一范式的变革正在推动我们走向一条充满前景与变革潜力的发展路径——通往人工超级智能（ASI）：届时，智能体不仅能以不可预测的速度从经验中学习与进化，还能在广泛任务中展现出媲美甚至超越人类的智能水平【3】。 与静态的LLMs无法适应新颖且不断变化的上下文不同，自我进化智能体旨在通过从真实世界反馈中持续学习来克服这些局限。这一发展进程正在重塑我们对“智能体”的理解。作为一个核心概念，自我进化智能体将成为通往人工超级智能的先驱，作为中介推动智能的终极演化，如图1所示。近期的研究不断聚焦于构建具备持续学习与适应能力的智能体架构，包括最新的智能体框架【4】、提示工程策略【5】及多种进化优化方式。尽管已有一定进展，现有综述大多仅将智能体的进化机制作为完整智能体系统中的次要组成部分进行讨论。过去的综述主要提供了面向通用智能体发展的系统性回顾，而对于自我进化机制在受限场景中的具体实现探讨仍然有限【1, 6】。例如，Luo等人【1】讨论了诸如自我学习与多智能体共进化等多种进化方式，而Liu等人【6】则从工具与提示等不同组件的角度出发，介绍了进化机制。此外，也有部分研究专注于语言模型本身的演化过程【7】，但尚未有系统性的综述专门聚焦于自我进化智能体作为一个独立且重要的研究范式。这一缺口使得多个基础性问题仍有待深入探讨： —— 智能体的哪些方面应当进化？ —— 进化应在何时发生？ —— 又应如何在实践中实现进化？ 据我们所知，本文是首个专注于自我进化智能体的系统性、全面性综述，旨在为理论研究与实践部署提供清晰的发展路线。我们围绕“进化什么、何时进化、如何进化”三个核心问题，构建了一个结构化的分析框架来深入理解该领域。具体来说： * 我们系统性地考察了智能体的各个组成部分，包括模型、记忆、工具及其工作流，分析了其各自的进化机制（第3节：进化什么）； * 接着，我们按照时间维度将现有的进化方法进行划分，并结合不同学习范式（如监督微调、强化学习与推理时进化）进行归类（第4节：何时进化）； * 然后，我们总结了指导智能体进化的多种信号来源（如文本反馈、标量奖励），以及可实现进化的架构（如单智能体与多智能体系统）（第5节：如何进化）； * 此外，我们还回顾了当前用于评估自我进化智能体的指标与基准任务，强调了评估机制与智能体共进化的重要性（第6节）； * 并进一步探讨了该范式在代码生成、教育、医疗等领域的关键应用（第7节）； * 最后，我们识别出当前面临的关键挑战，并提出了具有前景的研究方向，以推动自我进化智能体的发展（第8节）。

通过沿着这些相互独立但相辅相成的维度，对自我进化过程进行系统性拆解，本文提供了一个结构化且具实践指导意义的框架，帮助研究者更系统地分析、比较并设计更加稳健且具适应性的智能体系统。我们的主要贡献如下： * 我们建立了一个统一的理论框架，以“进化什么、如何进化、何时进化”三个基本维度为核心，刻画了智能体系统中的自我进化过程，并为未来自我进化智能体的系统设计提供了明确的指导。 * 我们进一步探讨了适用于自我进化智能体的评估基准与环境，强调了与适应性、稳健性及现实世界复杂性相关的新兴指标与挑战。 * 我们展示了多个现实世界中的关键应用案例，涵盖自动化软件开发、个性化教育、医疗健康与智能虚拟助手等领域，验证了自我进化智能体的实践潜力。 * 我们明确了若干关键的开放性挑战与未来研究方向，重点强调了安全性、个性化、多智能体共进化与系统可扩展性等方面。

综上所述，本文旨在为研究人员与从业者提供一个更为系统的分类框架，用以理解、比较并推进自我进化智能体在不同视角下的研究。随着基于LLM的智能体逐步进入关键任务应用场景，深入理解其进化动态已成为不可忽视的需求，其意义不仅限于学术研究，更关系到工业部署、监管制定以及更广泛的社会影响。