当前的大语言模型，如GPT-5，已经展现出惊人的能力。它们像是一部被灌满了人类所有知识的百科全书，能够回答问题、撰写文章、编写代码。但它们有一个根本性的限制：静态性。
一个在2023年训练完成的模型，无法理解2025年发生的新闻，也无法从与你的对话中真正“学会”新的技能。它可能会通过检索外部信息来回答新问题，但这更像是“开卷考试”，而不是真正的“学到了”。当面对一个全新的、动态变化的环境，或者一个需要持续试错、积累经验的复杂任务时，这种静态模型的局限性就暴露无遗。
这就好比一位拥有博士学位但被困在孤岛上的学者，他的知识储备惊人，但无法适应丛林生活，也无法学会制造新的工具来解决生存问题。
普林斯顿大学、普林斯顿人工智能实验室、清华大学、卡内基梅隆大学、悉尼大学等16个团队联合发表了一篇《A SURVEY OF SELF-EVOLVING AgentS: ON PATH TO ARTIFICIAL SUPER INTELLIGENCE》的论文，对自进化智能体(Self-Evolving Agents)”进行了系统性和全面性的综述。
想象一下，一个刚步入职场的新人，是如何一步步成长为能够独当一面的专家的？
他不仅仅是学习新知识（模型的更新），还会总结经验、形成自己的工作方法论（上下文的演变），学会使用甚至创造新的工具来提升效率（工具的扩展），最终甚至可能重塑整个团队的工作流程与组织形式（架构的变革）。
这个过程，是一种动态的、全方位的“自我进化”——从“博学但静止”的大语言模型（LLMs），迈向能够像生命体一样持续学习、适应和成长的“自进化智能体”。它们被视为通往通用人工智能（AGI）乃至超级智能（ASI）的关键路径。
本文将深入探讨这些先进智能体是如何实现“成长”的。我们将这个复杂的进化过程拆解为四个核心维度，并为你揭示它们自主迭代的奥秘。
模型，是智能体的核心认知引擎，相当于它的大脑。模型的进化，指的是其内部参数（权重）的直接改变，从而使其具备新的推理能力、行为模式或更深层次的理解力。这不仅仅是学习新知识，更是学习如何“思考”。
传统的模型进化依赖于人类标注的大量数据进行监督微调（SFT）或强化学习（RL）。但对于自进化智能体而言，关键在于如何自主地创造用于学习的数据和反馈信号。
示例：从自我挑战到自我奖励
想象一个代码智能体，它的目标是提升解决复杂编程问题的能力。
如果说模型是智能体的大脑，那么上下文（Context）就是它的短期记忆和行动指南。上下文进化，指的是智能体在不改变模型参数的情况下，通过优化其接收到的信息（记忆和指令）来提升表现。
这是一种更轻量、更快速的进化方式，尤其适用于任务执行过程中的实时调整。它主要分为两个方面：记忆进化和提示（指令）优化。
智能体的记忆不仅仅是过去对话的流水账。高效的记忆进化，是能从经验中提炼出可复用的知识、规则或“启发式经验”。关于记忆系统请阅读《让 AI Agent 认知升级：构建精细记录、深度洞察与集体智慧的三层记忆》。
示例：一个预订机票的智能体
当下一次你让它预订酒店时，即使它从未执行过这个具体任务，它也会因为这条从订票经验中“进化”出的记忆，主动要求你确认个人信息，从而避免了同样的错误。这就是从“死记硬背”一次失败，到“举一反三”学会一个通用原则的进化。
其他系统如Mem0，则引入了更复杂的记忆更新机制，可以对记忆进行增、删、改、查，甚至能处理矛盾的信息，确保记忆库的连贯性和准确性，就像一个不断整理和归档自己知识体系的学者。
提示（Prompt）是驱动大语言模型行为的核心指令。提示优化（Prompt Optimization, PO）就是智能体自主地修改和完善这些指令，以获得更好的输出结果。
示例：一个写作助手智能体
通过这种方式，智能体从一个被动的指令接收者，进化成了一个主动的、能够自我激励和自我引导的思考者。
如果说模型和上下文是智能体的“内在认知”，那么工具就是它与物理世界或数字世界交互的“手脚和感官”。工具进化，赋予了智能体超越其模型本身固有的、去执行具体操作的能力，例如上网搜索、读写文件、调用API等。
工具进化是智能体走向实用的关键一步，它同样遵循一个从使用到创造的完整路径。
智能体最根本的飞跃，是当它发现现有工具无法解决问题时，能够自主地去寻找或创造新工具。
示例：一个数据分析智能体
这样，智能体的能力就从10个基础工具，扩展到了11个，这个新工具未来可以被用于任何需要计算夏普比率的任务中。
新创造的工具往往是“粗糙”的，可能会有bug或考虑不周。工具进化的第二步，是通过在实践中不断试错和修正，来“精通”这个工具。
示例：夏普比率工具的迭代
ZeroDivisionError”，这通常意味着标准差为零。经过这个过程，一个脆弱的“脚本”就进化成了一个健壮、可靠的“函数”，智能体的工具库不仅在数量上，更在质量上得到了提升。
当智能体的工具库增长到成百上千个时，如何快速准确地找到并使用正确的工具，就成了新的挑战。这催生了工具进化的第三个层面：高效的管理和选择。
示例：面对海量工具的选择
calculate_sharp_ratio(...)）都当作一个特殊的“词汇”。当智能体在思考“接下来我需要计算夏普比率”时，语言模型会极其自然地“生成”出calculate_sharp_ratio这个“词汇”，就像生成普通单词一样。这极大地提升了选择的效率和准确性。工具进化的最终愿景，是构建一个闭环的、生生不息的生态系统：智能体感知到能力短板 -> 创造新工具来弥补 -> 通过实践精通工具 -> 将工具无缝整合进高效的管理系统中 -> 在使用中又发现新的能力短板... 如此循环，永无止境。
架构，定义了智能体系统内部的组织结构和协作模式。它决定了是“一个人单打独斗”，还是“一个团队协同作战”；如果是团队作战，成员之间又该如何沟通和分工。
架构进化是最高层次的进化，它标志着智能体从优化自身能力，转向优化解决问题的方式本身。
这里的“单智能体”指的是一个完整的、自主的系统。它的架构进化，体现在其核心逻辑和代码的自我修改上。
示例：一个会给自己做手术的智能体
.py文件进行编辑。这真正实现了“在运行中进化”。Gödel Agent也提供了类似的自指框架，让智能体能够分析和修改自身的底层逻辑。这相当于智能体不仅能学习和使用工具，还能给自己更换“引擎”、重写“操作系统”，实现了根本性的“自我重塑”。
当任务的复杂度超越单个智能体所能及的范畴时，就需要多个智能体进行协作。多智能体架构的进化，核心在于优化团队的组成、沟通结构和协作策略。
示例：一个能够自组织的项目团队
想象一个顶级的专家，他不仅自己是高手，脑子里还住着一个完整的团队——一个负责搜集情报的研究员、一个制定策略的规划师、一个负责检查工作的质检员。当遇到复杂问题时，这个“内心团队”会立刻协作，整个过程都在他脑中以思想的速度完成。
这就是“智能体链”（Chain-of-Agents, CoA）的核心思想。它不再需要多智能体系统通过高成本的API调用来沟通，而是让一个模型学会扮演所有角色，实现无缝协作。进一步请阅读《解读“智能体链”：让单个自进化大模型像多智能体“团队”一样工作》。
它是如何被训练出来的？
训练过程也是模型进化的过程，分为两步：
监督微调（SFT）——看录像学习（模仿）：首先，模型会使用“多智能体知识蒸馏”的技术学习大量“最佳实践录像带”。这些录像记录了一个顶尖的、真实的多智能体团队是如何一步步解决复杂问题的。模型通过模仿这些完美的“剧本”，学会了团队协作的基本流程。
智能体强化学习（RL）——下场实战（RL超越）：学会基本功后，模型就开始独立解决新问题。它在实践中不断试错，做得好就得到“奖励”，做得不好就吸取教训。通过这种方式，它逐渐形成了比“录像带”里更灵活、更高效的策略。
它如何动态调整“工作计划”？
这正是它最强大的地方。训练好的模型不是一个只会执行固定流程的机器人，而是一个实时的“项目经理”，能随时调整自己的工作架构。
示例：总结最近AI领域的突破
它的第一个计划（初始架构 v1.0）：
步骤1：上网搜索。步骤2：阅读所有内容。步骤3：写总结。遇到问题，立刻调整（动态架构进化）：
当它执行完第一步，发现搜索结果有上千篇论文和新闻时，它立刻意识到：“糟糕，这个计划不行，信息太多了！”
它的新计划（进化后的架构 v2.0）：
模型会立刻抛弃旧计划，当场设计一个更聪明的新计划：
步骤1：上网搜索。步骤2：**先筛选出最重要的5篇核心论文。**步骤3：**只深度阅读这5篇。**步骤4：写总结。在这个过程中，智能体没有被动地执行一个僵化的流程，而是在中途根据情况，动态地重组了自己的工作流程。它为这个特定任务，即时进化出了一个更优的解决“架构”。这种在解决问题的过程中不断自我优化的能力，就是动态架构进化的精髓。
这种进化，使得AI系统从一个成员和分工都固定的“部门”，演变成了一个能根据项目需求，随时重组、灵活变阵的“特遣队”。
我们知道了能进化什么，那接下来的问题是，进化的时机。这主要分为两种情况：“在岗培训”和“下班复盘”。
意思是在执行单个任务的过程中，发现问题，立刻调整。这是一种实时的适应。
意思是在完成了一个或一批任务之后，坐下来，系统地总结经验，为未来的任务做准备。
简单说，“在岗培训”是战术调整，解决“当下这个问题怎么办”；而“下班复盘”是战略升级，解决的是“以后这类问题怎么才能做得更好”。
进化的具体方法论，就像武侠小说里的武功秘籍，主要有三大流派。
这是最经典的方法，“做得好就奖励，做得不好就惩罚”。
P0生成文案C0。P1，比如：“你是一个潮流品牌的社交媒体运营专家，请用一种有趣、俏皮的风格来写……”P1存入模板库。下次，它会优先使用像P1这样历史表现更好的提示。这个流派的思路是“学霸是怎么做的，我就怎么学”。
这个流派的灵感来自达尔文的进化论，它不再是优化单个AI，而是“演化”一整个AI种群。
我们从“一个只会写基础文案的AI助手”开始，看它怎么通过三种进化流派，搞定四维成长，变成能管文案、客服、选品的全能助手。
一开始，助手只会用基础提示写文案：“请写一款运动鞋的推广文案”。结果写出来的是“本产品采用优质面料，轻便舒适，适合各类场景”——太像说明书，运营打了3分（满分5），反馈：“要口语化，加年轻人喜欢的emoji，重点提‘通勤走1万步不脚酸’”。
这时候，助手的“自进化”开始了：
运营又派了新任务：“分析最近哪款运动鞋卖得最好，为什么？” 助手没工具，只能凭感觉说“白色款好像卖得多”，运营不满意：“要结合销量数据和用户评价！”
这次它换了“学习方法”：
=排序(销售表, 销量, 降序) + 提取关键词(评价表, "舒服")，存到自己的“工具箱”里。下次分析时，调用这个工具，10秒就能出结果：“黑色款销量第一，因为‘舒服’‘轻便’在评价里出现了200次”；随着业务变多，运营让助手同时管三件事：写文案、回客服、选新品。但问题来了：文案写了“防滑鞋底”，客服却不知道怎么解释；选品选了“老爹鞋”，文案没及时提卖点，效率很低。
这时候，“群体进化”派上用场：
本文通过四个维度——模型、上下文、工具、架构——系统地剖析了自进化智能体如何实现其惊人的成长能力。
这四个维度并非孤立存在，而是紧密交织、相互促进的。一个更聪明的模型，能更好地提炼上下文中的记忆，更高效地创造工具，并设计出更优的架构。反之，一个优化的架构和强大的工具集，又能为模型提供更高质量的学习数据和更复杂的挑战，从而驱动其进一步进化。
另一篇更详尽的论文解读，请阅《假如AI Agent学会了“自我进化”：“物竞天择”的达尔文法则适用于AI吗？》。
自进化智能体不再是科幻小说里的遥远构想，而是正在被一行行代码、一个个框架所实现的现实。当然，这条路也充满了挑战，如如何确保进化过程的安全可控、如何设计公平有效的评估体系、如何处理好个体智能与集体智能的关系等。
但无论如何，一个能够自主学习、适应、创造和协作的AI，一个真正意义上“会成长”的智能，正以前所未有的速度向我们走来。而理解其成长的四维框架，将是我们理解并驾驭未来智能的关键。
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