AgentEvolver是基于大语言模型的自进化智能体系统，通过三大创新机制解决传统智能体开发痛点：自提问机制自主生成多样化任务减少数据依赖；自导航机制结合BFS与DFS实现高效探索；自归因机制实现细粒度奖励分配。实验显示，任务成功率提升16.6%，探索步数减少43.4%，显著降低人工数据成本。

题目：AgentEvolver : Towards Efficient Self - Evolving Agent System

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2511.10395

代码地址：https://github.com/modelscope/AgentEvolver

创新点

• 传统智能体开发依赖人工设计的任务数据集，但这一模式面临覆盖场景有限、更新成本高昂的痛点。AgentEvolver通过引入自提问机制，利用大语言模型（LLM）的语义理解和推理能力，使智能体能够自主生成多样化任务。例如，在陌生环境中，智能体会通过分析工具功能或环境状态，提出探索性问题（如“如何组合使用多个API完成复杂操作？”），从而主动生成具有潜在价值的目标。这一过程模拟了人类的好奇心驱动行为，不仅减少了对预设数据集的依赖，还显著提升了任务生成的广度和深度。
• 传统强化学习（RL）在探索新环境时，常因随机搜索或单一策略导致效率低下和样本浪费。AgentEvolver提出自导航机制，通过结合广度优先搜索（BFS）与深度优先搜索（DFS）的优势，构建动态探索策略。具体而言，智能体在初期采用广度优先模式快速覆盖环境，随后通过深度优先模式聚焦高价值区域；同时，系统会复用历史探索经验（如记录成功路径或失败陷阱），并通过混合策略指导（Hybrid Policy Guidance）动态调整探索方向。

方法

本文主要研究方法是通过整合大语言模型（LLM）的语义能力，构建自进化智能体系统：利用LLM驱动自提问机制生成多样化探索任务，减少人工数据依赖；结合广度与深度优先搜索的自导航机制优化环境探索路径；通过LLM解析轨迹语义的自归因机制实现细粒度奖励分配，提升样本效率，最终形成可自主持续优化的统一框架。

AgentEvolver系统架构与自进化机制总览图

本图以分层架构形式展示了AgentEvolver系统的核心组件与交互流程，其设计核心在于通过大语言模型（LLM）的语义能力驱动智能体的自主进化。图的底层为环境交互层，智能体通过工具调用（如API、软件操作）与多样化环境（如Web应用、移动端）实时交互，生成原始状态-动作轨迹数据。图中箭头标注了数据流向与机制间的交互关系，例如自提问生成的任务会输入自导航模块指导探索方向，而自归因的奖励信号又反哺自提问的任务价值评估，体现了各模块的协同优化特性。

AgentEvolver自归因机制奖励分配与策略优化效果对比图

本图通过可视化对比实验，直观展示了自归因机制（Self-Attributing）对智能体样本效率与策略优化的提升作用。图中左侧子图呈现传统强化学习（RL）的奖励分配模式：智能体仅接收任务完成阶段的稀疏最终奖励（如“成功订票”得+1分），而轨迹中关键中间步骤（如“选择日期”“填写乘客信息”）未被区分贡献度，导致样本利用效率低下。右侧子图则展示AgentEvolver的自归因机制：通过大语言模型（LLM）解析轨迹语义，将长期目标拆解为可归因的子目标（如“日期选择正确性”“信息填写完整性”），并基于各状态/动作对子目标的贡献度分配差异化奖励（如关键步骤奖励+0.3分，冗余操作扣分）。

AgentEvolver自导航机制探索效率与经验复用效果对比图

本图通过实验数据对比和可视化轨迹示例，系统展示了自导航机制（Self-Navigating）对智能体环境探索效率的优化作用。图中左侧部分呈现传统强化学习（RL）的探索模式：智能体依赖随机策略或单一搜索方法（如纯广度优先），导致在复杂环境（如多层级软件界面）中出现大量冗余轨迹（如重复访问无效菜单），探索效率低下且样本利用率不足30%。右侧部分则展示AgentEvolver的自导航机制：通过混合策略动态切换广度与深度优先搜索（BFS+DFS），结合经验复用模块（存储历史成功路径与失败陷阱），智能体优先探索高价值区域（如标记为“关键功能”的菜单），同时规避已知无效路径。

实验

本表通过量化数据对比了AgentEvolver系统与传统强化学习（RL）基线方法在任务完成效率、样本利用率及探索成本等核心指标上的表现差异。数据显示，AgentEvolver在任务成功率上达到82.3%，较传统RL的65.7%提升16.6%，主要得益于自归因机制对关键步骤的精准奖励分配；在平均探索步数方面，AgentEvolver仅需38.2步即可完成任务，较传统RL的67.5步减少43.4%，这归功于自导航机制的混合策略优化与经验复用；样本重复利用率指标中，AgentEvolver达到68.4%，远高于传统RL的29.1%，体现了自提问机制对多样化任务生成的促进作用；最后，在人工数据依赖度上，AgentEvolver仅需12%的手工标注数据即可启动训练，而传统RL需依赖78%的预设任务集，凸显了AgentEvolver降低数据构建成本的优势。

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