简介

本文提出"Self-Evolving AI Agents"新范式，让大模型智能体像生物一样在与环境交互中自主优化自身结构。系统介绍了自演化三定律(安全稳定、性能提升、自主优化)及四大模块框架。详细阐述了单智能体演化(提示、记忆、工具优化)和多智能体演化(拓扑结构动态生成)方法，以及医疗、金融等垂直领域的应用，解决了传统Agent面对动态环境需人工硬编码的痛点，实现智能体的终身学习能力。

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传统 LLM Agent 的工作流一旦部署，提示词、工具、记忆、协作拓扑全部固化。面对动态环境（新 API、新法规、新用户意图），只能人工硬编码——成本高、迭代慢、不可持续。

智能体演化与优化技术分三大方向： 单智能体优化、多智能体优化和领域专用优化

这篇 55 页综述首次系统提出 “Self-Evolving AI Agents” 新范式：
让 Agent 像生物一样，在与环境的持续交互中自主优化自身结构，实现终身学习（Lifelong Learning）。

图 1 演化四阶段

图 1：从离线预训练（MOP）到多智能体自演化（MASE）的 4 阶段演进

四种以LLM为核心的学习范式对比

一、三定律：自演化 Agent

借鉴阿西莫夫三定律，提出 Self-Evolving 三定律：

定律	内容	优先级
Endure	任何修改不得破坏安全与稳定	最高
Excel	在确保安全的前提下，性能只能升不能降	次高
Evolve	满足前两条时，必须能自主优化内部组件	最低

三定律被形式化进优化目标函数，作为硬约束贯穿整篇综述。

二、统一框架：把“演化”抽象成四大模块

给出一张“万能闭环图”，任何自演化系统都可拆成 4 个可插拔模块：

图 3 概念框架

图 3：系统输入 → 智能体系统 → 环境反馈 → 优化器 → 回到系统

模块	职责	示例
System Inputs	定义任务/数据/约束	金融问答、代码修复
Agent System	被优化的“本体”	LLM + 提示 + 记忆 + 工具
Environment	提供可量化反馈	单元测试结果、人类评分
Optimiser	搜索更好配置	贝叶斯优化、RL、进化算法

智能体自演化方法的完整层次化分类，涵盖单智能体、多智能体与领域专用优化三大类别

三、单智能体演化：从提示、记忆到工具

单智能体优化方法概览

1 提示词自己写自己：Prompt Optimisation

• Edit-Based：GRIPS 做短语级增删改
• Generative：OPRO 让 LLM 一次性生成全新提示
• Text-Gradient：TextGrad 把“自然语言批评”当成梯度
• Evolutionary：PromptBreeder 维持一个“提示种群”不断变异

2 记忆不再“金鱼”：Memory Optimisation

短程记忆	长程记忆
递归摘要、动态过滤	外挂向量库、知识图谱、遗忘曲线

代表工作：MemGPT、HippoRAG、A-MEM、MemoryBank

3 工具“自生”：Tool Optimisation

• Training-Based：ToolLLM、Confucius、ReTool（用 RL 学调用）
• Inference-Time：EASYTOOL 把 100+ API 文档压缩成 1 句人话
• Tool Creation：CREATOR、LATM、Alita——直接让 Agent 写代码造新工具

四、多智能体演化： topology 也能“长”出来

手工设计协作流程太贵，于是：

图 6 多智能体优化全景

图 6：多智能体工作流搜索空间 vs 优化算法 vs 目标（准/快/省/安全）

演化维度	做法	代表
Prompt 级	多 Agent 提示一起搜	DSPy、AutoAgents
Topology 级	把“谁跟谁说话”变成可微边	GPTSwarm、DynaSwarm、G-Designer
统一联合	提示 + 拓扑 + 工具同时搜	ADAS、EvoFlow、MAS-ZERO
Backbone 级	用对抗轨迹继续 SFT/RL	MaPoRL、OPTIMA、Sirius

五、垂直领域演化

领域	关键约束	演化技巧
医疗诊断	法规、多模态、不确定性	多 Agent 模拟会诊、症状树动态更新
分子发现	化学符号合法性	接入 RDKit、失败反应写进记忆
代码生成	单元测试即奖励	Self-Edit、PyCapsule、OpenHands
金融投研	实时性、合规	情绪 Agent + 检索 Agent + 风控 Agent 联合演化

https://arxiv.org/pdf/2508.07407

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第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

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