LLM Agent训练新范式！阿里 AgentEvolver三协同机制，攻克任务稀缺与探索低效难题，性能碾压传统 RL 方法

大型语言模型（LLM）驱动的自主代理能在复杂环境中执行任务，但传统方法依赖人工构建任务数据和强化学习（Reinforcement Learning）的随机探索，导致数据成本高、探索效率低、样本利用率不足。为解决这些问题，本文提出**AgentEvolver**，一个通过**自我提问、自我导航和自我归因**三大机制实现代理自主学习的框架。实验表明，该框架在任务完成率和样本效率上显著优于传统方法，\*

拥抱AGI

224人浏览 · 2025-12-28 18:15:37

拥抱AGI · 2025-12-28 18:15:37 发布

一、导读

大型语言模型（LLM）驱动的自主代理能在复杂环境中执行任务，但传统方法依赖人工构建任务数据和强化学习（Reinforcement Learning）的随机探索，导致数据成本高、探索效率低、样本利用率不足。

为解决这些问题，本文提出AgentEvolver，一个通过自我提问、自我导航和自我归因三大机制实现代理自主学习的框架。实验表明，该框架在任务完成率和样本效率上显著优于传统方法，**在多个基准测试中平均性能提升超过30%**。

二、论文基本信息

论文标题：AgentEvolver: Towards Efficient Self-Evolving Agent System
作者姓名与单位：Yunpeng Zhai 等，Tongyi Lab, Alibaba Group
论文链接：https://arxiv.org/html/2511.10395v1
代码链接：https://github.com/modelscope/AgentEvolver

三、主要贡献与创新

提出自我提问机制，利用LLM好奇心自主生成任务，减少对人工数据的依赖。
设计自我导航机制，通过经验重用和混合策略提升探索效率。
引入自我归因机制，基于步骤贡献分配细粒度奖励，提高样本利用率。
构建统一框架，将任务生成、轨迹探索和策略优化集成到自进化循环中。
提供模块化基础设施，支持多环境交互和可扩展的二次开发。

四、研究方法与原理

AgentEvolver的核心思路是让大语言模型（LLM）自主驱动代理的学习过程，通过环境交互实现持续进化。

自我提问（Self-Questioning）：代理通过好奇心探索环境，生成多样化任务。环境沙盒定义为，其中为状态空间，为动作空间，为转移概率。任务生成函数将环境映射到任务分布，用户偏好指导任务合成。
自我导航（Self-Navigating）：代理重用历史经验提升探索效率。经验池通过轨迹处理流程构建，检索时计算查询与经验的余弦相似度，返回Top- 相关经验。混合 rollout 生成轨迹集，优势值标准化为。优化目标结合经验剥离和选择性提升，避免过拟合。
自我归因（Self-Attributing）：LLM 评估每一步动作的贡献，构建过程奖励（6000 对应 +1，8A0 对应 -1）。标准化后与结果奖励融合为复合奖励。优势值用于策略优化，超参数平衡过程与结果权重。

五、实验设计与结果分析

实验设置：使用 AppWorld 和 BFCL-v3 基准，评估指标为任务目标完成率（TGC）的 avg@8 和 best@8，最大轨迹步数为30。基线为 Vanilla GRPO，骨干模型为 Qwen2.5-7B/14B。

对比实验（表1）：

AgentEvolver 在 7B 模型上平均 TGC 提升 29.4%，14B 模型提升 27.8%。自我提问机制贡献最大，单独使用可将 7B 模型性能从 15.8% 提升至 36.1%。

消融实验：

自我提问（图12a）：

自我导航（表4、图13）：经验指导使推理性能提升 15.4%，隐式学习优于显式指导。

自我归因（表5、图15）：双通道奖励（过程+结果）效果最佳，样本效率提高 55%-67%。

超参数分析（图16）：平衡收敛速度与长期性能。

上下文管理模板（表7）：自管理模板（SCMT）在长视野任务中表现最优，TGC@8 达 0.720。

六、论文结论与评价

总结：AgentEvolver 通过三大机制系统解决了任务稀缺、探索低效和样本浪费问题，实验证明其在多个基准上实现显著性能提升，且具备跨领域泛化能力。

评价：该框架为构建自适应代理提供了可行路径，但依赖 LLM 判断可能引入偏差，未来需在复杂现实任务中验证。其模块化设计鼓励扩展，但计算成本较高，需进一步优化效率。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

✅AI大模型学习路线图
✅Agent行业报告
✅100集大模型视频教程
✅大模型书籍PDF
✅DeepSeek教程
✅AI产品经理入门资料

完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

在这里插入图片描述

为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

在这里插入图片描述

资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
在这里插入图片描述

② AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

在这里插入图片描述

③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

在这里插入图片描述

④各大厂大模型面试题目详解

在这里插入图片描述

⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

在这里插入图片描述