自主Agent自进化七引擎实测拆解

graph TB
    subgraph "自进化Agent三层栈"
        L1["L1: Prompt级进化<br/>策略·指令·示例"]
        L2["L2: Tool级进化<br/>工具定义·工作流"]
        L3["L3: Model级进化<br/>权重·适配器"]
    end

    EXP["经验积累<br/>成功/失败轨迹"] --> REF["反思引擎<br/>抽象化·泛化"]
    REF --> STR["策略库更新"]
    REF --> TOOL["工具库扩展"]
    REF --> MODEL["模型微调"]

    STR --> L1
    TOOL --> L2
    MODEL --> L3

    L1 -->|"涌现能力不足"| L2
    L2 -->|"工具边界触达"| L3
    L3 -->|"新能力解锁"| EXP

    style L1 fill:#4CAF50,color:#fff
    style L2 fill:#FF9800,color:#fff
    style L3 fill:#F44336,color:#fff

# 核心架构：Meta Agent Loop的递归自改进
def meta_agent_loop(task, max_iterations=50):
    # 从最小可运行代码开始
    agent_code = load_minimal_agent()

    for i in range(max_iterations):
        # 用当前代码解决外部任务
        result = execute_agent(agent_code, task)

        # Agent观察自己的执行过程
        traces = collect_execution_traces(result)

        # 关键步骤：让Agent编辑自己的代码
        improved_code = llm_call(
            prompt=f"Based on these execution traces, improve your own code:\n"
                   f"Current code:\n{agent_code}\n"
                   f"Traces:\n{traces}\n"
                   f"Improved code:",
            tools=[read_file, edit_file, run_tests]
        )

        # 验证改进后的代码仍能运行
        if validate(improved_code):
            agent_code = improved_code

    return agent_code

sequenceDiagram
    participant E as Explore引擎
    participant R as Reflect引擎
    participant D as Distill引擎
    participant P as Deploy引擎
    participant KB as 策略经验库

    E->>E: 任务执行→收集轨迹
    E->>KB: 存储原始经验
    E->>R: 触发反思条件

    R->>KB: 加载相关经验
    R->>R: LLM分析失败/成功原因
    R->>KB: 生成抽象化策略

    D->>KB: 加载策略集合
    D->>D: 去重·泛化·压缩
    D->>P: 输出精炼策略包

    P->>P: 新策略注入Prompt
    P->>E: 下一轮执行

# SEAgent核心：经验驱动的自主探索
class SEAgent:
    def __init__(self, vlvm_model):
        self.model = vlvm_model
        self.experience_store = {}  # 软件ID → 操作经验

    def evolve_for_software(self, software_env):
        # 阶段1：无引导探索
        exploration_traces = self._free_exploration(software_env)

        # 阶段2：从探索中提取操作模式
        patterns = self._extract_patterns(exploration_traces)

        # 阶段3：验证并固化成功模式
        verified = self._verify_patterns(patterns, software_env)

        # 阶段4：蒸馏为可复用的操作策略
        self.experience_store[software_env.id] = {
            'patterns': verified,
            'shortcuts': self._derive_shortcuts(verified),
            'failure_modes': self._extract_failures(exploration_traces)
        }

graph LR
    subgraph "AgentEvolver 自驱动循环"
        SQ["自问引擎<br/>自动生成训练任务"]
        SE["自探引擎<br/>自主执行并收集轨迹"]
        SR["自精炼引擎<br/>筛选高质量样本"]
        FT["微调管线<br/>LoRA/QLoRA增量训练"]

        SQ -->|"生成任务"| SE
        SE -->|"原始轨迹"| SR
        SR -->|"精选样本"| FT
        FT -->|"更强模型"| SQ
    end

# EXG经验图谱的节点和边类型
class ExperienceGraph:
    NODE_TYPES = {
        'task': '任务描述节点',
        'action': '操作步骤节点', 
        'outcome': '结果状态节点',
        'strategy': '抽象策略节点',
        'context': '环境上下文节点'
    }

    EDGE_TYPES = {
        'LEADS_TO': '因果关系 (action→outcome)',
        'APPLIED_IN': '策略应用场景 (strategy→task)',
        'FAILED_DUE': '失败归因 (outcome→context)',
        'GENERALIZES': '泛化关系 (strategy→strategy)',
        'SIMILAR_TO': '相似关系 (task→task)'
    }

    def evolve(self, new_experience):
        # 将原始经验解析为图结构
        subgraph = self._parse_to_graph(new_experience)

        # 与已有图融合——发现连接和泛化
        self._merge_with_reasoning(subgraph)

        # 自动提取新的抽象策略
        new_strategies = self._induce_strategies()

        return new_strategies

# ReasoningBank核心：推理策略的存款和取款
class ReasoningBank:
    def deposit(self, trajectory):
        """将执行轨迹存入银行"""
        # 区分成功和失败轨迹
        success_strategies = self._extract_from_success(trajectory)
        failure_patterns = self._extract_from_failure(trajectory)

        # 蒸馏为推理规则（非原始轨迹）
        rules = self._distill_to_rules(success_strategies, failure_patterns)

        # 去重并合并
        self._merge_rules(rules)

    def withdraw(self, new_task):
        """为新任务提取相关策略"""
        # 基于任务相似度检索
        relevant_rules = self._retrieve(new_task)

        # 适配当前任务上下文
        adapted = self._adapt(relevant_rules, new_task.context)

        return adapted

graph TB
    subgraph "Karpathy Loop: 自主实验循环"
        IDE["实验设计<br/>LLM生成假设+代码"]
        EXE["实验执行<br/>沙盒环境运行"]
        OBS["结果观察<br/>日志+指标分析"]
        HYP["假设更新<br/>发现→新假设"]

        IDE --> EXE --> OBS --> HYP --> IDE
    end

    MON["人类监督<br/>进度可视化+关键决策点"] -.->|"可选介入"| IDE

graph TD
    subgraph "自进化工程栈：从零到生产"
        A["第一步：接入ReasoningBank<br/>零成本，即插即用"]
        B["第二步：引入EXG经验图谱<br/>替代文本记忆"]
        C["第三步：部署EvolveR生命周期<br/>四阶段自动化"]
        D["第四步：SEAgent扩展工具边界<br/>GUI/桌面场景"]
        E["第五步：AgentEvolver全栈<br/>含模型级进化"]

        A -->|"收益饱和"| B
        B -->|"需要工具扩展"| C
        C -->|"触达GUI场景"| D
        D -->|"需要模型级突破"| E
    end

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style B fill:#66BB6A,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style D fill:#FF7043,color:#fff
    style E fill:#F44336,color:#fff