传统AI智能体有个老问题：部署之后就"定住了"。工程师手工打磨的提示词和规则,遇到新场景就容易失灵,性能曲线到达某个点后趋于平缓。而自我进化智能体(Self-Evolving Agent)的思路就是打破这种静态模式，让智能体在运行过程中持续收集反馈,自动调整自身策略,形成一个闭环：执行任务 → 获取反馈 → 自我调整 → 继续执行。
这套机制把基础模型的能力与在线学习结合起来。用更学术的表述,自我进化智能体是"通过与环境交互持续优化内部组件的自主系统,目标是适应变化的任务、上下文和资源"。比如说这类智能体不只是做题,还会批改自己的作业、找出哪里写错了、然后调整学习策略，整个过程不需要人类介入。
上图展示了典型的反馈循环结构。基线智能体执行任务产生输出,由人类评审或LLM评判者打分,反馈信息(分数、错误描述、改进建议)汇总后用于更新智能体，可能是调整提示词、微调参数、或修改配置。这个循环反复执行直到达成性能目标。
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