前几天,openai发了一个关于 self-evolve 自进化 智能体怎么做的博客。

核心思路其实很简单,分三步,代码也开源了。

Agent跑任务,输出结果

-> 评估系统打分,找出问题

-> 用另一个 Agent 改 Prompt,再跑

无限循环,理论上越来越强。

他们拿医疗文档总结做了个例子。

设置了4个评分器:化学名匹配度、长度、语义相似度、LLM-as-judge。

每个评分器有阈值,比如0.85分才算过。

就一直迭代就完了。

代码和博客在这里:https://cookbook.openai.com/examples/partners/self_evolving_agents/autonomous_agent_retraining

浅评一下,整个系统依赖评分,类似于做强化学习,依赖reward。

评分垃圾,优化出来的prompt也越烂。

同时过拟合也会是个很严重的问题,如果用过这套流程。新的prompt很容易出现一些非常具体,不合适的约束。

本质上还是人工设计评分标准 + 自动化调参。Agent 没有真正的自主性,只是在人类定义好的框架里打转。

​最后

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