全球首個 AI 智能體自進化開源框架發布，開啟智能系統自主優化新時代

在大模型技術席卷全球的浪潮中，多AI智能體系統的構建與優化始終是科研突破與場景落地的"卡脖子"難題。今天， 我們正式發布全球首個AI智能體自進化開源框架——EvoAgentX，用"自我進化"重新定義AI系統的開發范式！

為什么我們需要EvoAgentX？

當前多智能體系統面臨兩大困境：

• 構建復雜：從智能體選型到工作流設計，傳統開發流程需要專業團隊投入數周時間；
• 靜態固化：系統部署后無法適應新需求，每次迭代都需人工重構，陷入低效循環。

作為一個專注AI實際落地與應用的創新團隊，我們秉持“讓AI自主思考和進化”的愿景，打造了EvoAgentX框架。通過引入自我進化機制，EvoAgentX賦予了多智能體系統"越用越聰明"的能力。用戶只需提出任務目標，系統即可自動完成工作流構建、智能體配置、任務執行與持續優化，實現從構建到迭代的全流程自適應，徹底擺脫繁瑣的人工干預和低效的重構周期。

EvoAgentX的三大革新突破

一鍵生成智能體工作流

告別繁瑣的手工設計！只需輸入任務描述（如"分析A股財報數據并生成可視化報告"），系統即可自動拆解任務、匹配智能體角色、生成交互邏輯；傳統需要數天的手工搭建的流程，現在僅需5分鐘即可完成。

多維度自進化能力

讓AI系統具備"學習力"：EvoAgentX集成面向智能體提示詞、工作流結構和記憶機制的多維度進化算法，實現AI智能體的持續自我優化，提升長期適應性和協同效率。

全鏈路評估體系

內置標準任務環境和評估指標，支持對多智能體系統的表現進行量化分析，同時支持MCP對接場景工具實現垂類環境交互及快速反饋，為系統性優化和科研實驗提供一致、可復現的測試基準。

EvoAgentX的架構介紹

為了支持AI智能體的持續優化與自我演化，EvoAgentX構建了一個由多個功能層組成的模塊化架構，涵蓋了從AI智能體的底層組件到進化機制的完整鏈路。系統的整體架構如下：

EvoAgentX的架構一共包括：

1. 基礎組件層：提供框架運行的通用能力支持，如基礎模塊、日志管理等，確保系統具備良好的適用性和可擴展性。
2. 智能體層：包含構建AI智能體的核心模塊，包括大語言模型、記憶模塊、動作執行組件等，用于定義AI智能體的核心功能與外部交互能力。
3. 工作流層：構建和管理一個面向復雜任務的多智能體系統，包括工作流圖、智能體管理等組件，適用于多階段、多任務、多角色的智能體任務。
4. 進化層：聚焦AI智能體系統的優化功能，提供針對智能體提示詞、工作流結構及記憶機制的多維度優化器，助力AI智能體的持續進化。
5. 評估層：提供靈活的性能評估機制，支持對AI智能體系統的有效性和泛化能力進行可定量的評估。

實驗室驗證

在HotPotQA（多跳問答）、MBPP（代碼生成）、MATH（數學推理）三大基準測試中，EvoAgentX優化后的系統性能平均提升8%-13%。

為驗證 EvoAgentX 的優化能力，我們在 GAIA 基準上改進了 Huggingface 開源的多智能體系統 Open Deep Research。僅通過提示詞自動優化，在驗證集上實現了穩定且顯著的性能提升，展現出強大的通用增強能力與任務適應性。

查看完整報告與實驗細節：https://github.com/eax6/smolagents

真實場景驗證

1. 場景1：簡歷智能匹配，輸入候選人PDF簡歷，系統自動檢索互聯網職位信息并推薦匹配崗位。

2. 場景2：A股財報分析，從數據抓取、清洗到可視化報告生成，且可隨市場變化動態優化分析邏輯。

開源賦能生態共建

我們選擇將EvoAgentX開源，是因為相信：

• 降低技術門檻：讓每個開發者都能參與智能體創新；
• 加速生態進化：社區貢獻的優化方案將反哺框架能力；
• 推動范式變革：從"人工調試"邁向"自主進化"的新紀元。

我們堅信：真正的AI伙伴應當具備自主感知需求、動態規劃目標、持續迭代策略的能力。通過EvoAgentX，我們可以構建一個開放的自進化智能體生態：

• 每個智能體都能根據任務自動優化策略；
• 每個開發者都能共享生態進化成果；
• 每個行業都將擁有可持續進化的AI解決方案。

立即體驗EvoAgentX

訪問GitHub獲取最新代碼：https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX?

閱讀開發者文檔快速入門： https://evoagentx.github.io/EvoAgentX

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