基础智能体的进展与挑战：自进化机制和构建群体MAS系统 原创

Foundation  Agent不再将智能体视为 LLM  的简单应用，而是将其看作一个由认知、记忆、学习、感知、行动等多个核心组件构成的复杂、有机的系统。其核心意义在于提供了系统性框架，强调了自主性，关注协作与生态，并突出了安全与对齐。然而，实现这一愿景也面临着技术复杂度高、需要庞大计算资源、评估困难、自进化可控性问题以及安全与对齐的根本性难题等巨大挑战。

• 论文链接： https://arxiv.org/abs/2504.01990

拥有完善的认知架构只是第一步。Foundation Agent 的核心特征之一在于其自进化 (Self-Evolution)能力，即智能体能够通过与环境的交互和自我反思，不断学习、适应和提升自身能力，而无需持续的人工干预。这部分探讨了实现自进化的关键机制：

1. 优化空间 (Optimization Space)

自进化的前提是定义清楚哪些方面可以被优化。论文指出，智能体的几乎所有组件都可以成为优化的对象：认知策略、记忆内容、世界模型的准确性、感知能力、行动技能等等。其中，提示词，工作流，智能体组件是可以被直接优化的三个层次。定义清晰的优化目标和评估指标是指导自进化过程的基础。

2.LLM 作为优化器 (LLM as Optimizer)

论文提出，强大的大型语言模型不仅可以作为智能体的认知核心的一部分，还可以扮演优化器的角色。LLM  可以通过生成代码、修改参数、提出新的策略或结构，来优化智能体自身的其他组件。例如，LLM  可以分析智能体过去的失败经验，提出改进记忆检索算法的建议；或者根据新的数据，生成更新世界模型的代码。这为智能体的自我改进提供了一种强大的、基于语言理解和生成能力的全新途径。

优化方法分类

3. 在线与离线自改进 (Online and Offline Self-Improvement)

自进化可以在不同的时间和尺度上发生：智能体既能在与环境实时交互过程中进行在线改进，通过强化学习优化行为策略或根据感知更新世界模型；也能在  "休息" 或专门训练阶段实现离线改进，利用收集的数据进行深层分析和模型更新，可能涉及调整整个认知架构、重构记忆库，或利用 LLM  作为优化器进行大规模模型迭代。

4. 自进化与科学发现 (Self-Evolution in Scientific Discovery)

论文特别提到了自进化在科学发现等复杂问题解决场景中的巨大潜力。一个具备自进化能力的  Foundation Agent 可以自主地提出假设、设计实验、分析数据、学习新知识，并不断优化其研究策略，从而加速科学探索的进程。这为 AI  在基础科学领域的应用打开了新的想象空间。

自进化是 Foundation Agent 区别于当前大多数智能体的关键特征。它强调了智能体自主学习和适应的核心能力，并提出了利用 LLM 作为优化器等创新思路。实现高效、稳定且目标可控的自进化机制，是通往真正自主智能的关键挑战。

多个  Foundation Agent 组成的多智能体系统 (Multi-Agent System, MAS)通过知识共享与任务分工，可快速整合多模态数据（如文本、图像），解决单一Agent难以处理的复杂场景（如灾难救援规划）。

每个 Foundation Agent 在系统中扮演着独特的角色，有的擅长数据收集与分析，有的负责决策制定，还有的则专注于执行具体操作。它们相互补充，形成一个灵活且具有高度适应性的整体，能够应对多变的环境和复杂的问题，展现出强大的智能和高效的运作能力，就像一个紧密配合的团队，共同为系统的优化和任务的完成而努力。

那么MAS  的基础组成、结构、协作范式和决策机制是怎么样的？在多智能体系统的自主协作 / 竞争中，群体智能形成的现象 (Collective  Intelligence)又是如何呈现？

1. 多智能体系统设计 (Multi-Agent System Design)

在大模型多智能体系统（LLM-MAS）中，协作目标与协作规范是塑造系统设计约束、内部智能体交互模式和整体协作机制的基础。协作目标定义了智能体追求的明确目标（个体性、集体性或竞争性），协作规范则确立了系统内智能体交互的规则、约束和惯例。基于协作目标和规范，多智能体系统可分为策略学习、建模与仿真、以及协同任务求解三类。论文通过分析和梳理三类  MAS 的典型应用，探讨了大语言模型（LLM）如何赋能、影响并改进同质和异质智能体的行为、交互及决策，并给出了 LLM-MAS  的下一代智能体协议。

2. 拓扑结构与规模化（Comunication Topology and Scalability）

从系统角度出发，拓扑结构往往决定着协作的效率与上限。论文作者将  MAS  的拓扑分为了静态和动态两大类：前者是预定义好的静态拓扑（层级化、中心化、去中心化）结构，常用于特定任务的解决实现；后者是根据环境反馈持续更新的动态拓扑结构，其可通过搜索式、生成式、参数式等新兴算法实现。而随着智能体数量的增加，科学的规模化方式也将是未来多智能体系统的重要议题。

3. 协作范式与机理 (Collaboration Paradigms)

借鉴人类社会中的多样化交互行为，如共识达成、技能学习和任务分工，论文从交互目的、形式和关系三个维度探讨多智能体协作。多智能体协作被归纳为共识导向、协作学习、迭代教学与强化，以及任务导向交互。

在不同交互目标和形式下，智能体之间形成讨论、辩论、投票、协商等单向或多向交互。随着交互的持续，这些过程迭代出决策和交互网络，不同智能体在协作中增强和更新个体记忆与共享知识。

4. 群体智能与涌现 (Collective Intelligence and Emergence)

在  MAS  中，群体智能的产生是一个动态且迭代的过程。通过持续交互，智能体逐步形成共享理解和集体记忆。个体智能体的异质性、环境反馈和信息交换增强了交互的动态性，这对复杂社会网络的形成和决策策略的改进至关重要。通过多轮交互和对共享上下文的反思，智能体不断提升推理和决策能力，产生如信任、战略欺骗、自适应伪装等涌现行为。按照进化形成机制，可分为基于记忆的学习和基于参数的学习。与此同时，随着  MAS  的演化，智能体之间逐渐将形成和演进社会契约、组织层级和劳动分工，从基础的合作行为转向复杂社会结构。观测、理解和研究群体智能的涌现现象是后续  MAS 研究的重要方向。

5. 多智能体系统评估 (Evaluation of Multi-Agent Systems)

随着多智能体的优势成为共识，其评估范式亦需有根本性的变革  ——MAS 评估应聚焦于 Agent 交互的整体性，包括协同规划的效率、信息传递的质量与群体决策的性能等关键维度。由此衍生，作者总结了 MAS  常见的任务求解型  benchmark，以及最新的通用能力评估方式：前者的重点在于，衡量多智能体在各种环境中的决策协同的推理深度与正确性；后者评估智能体群在复杂、动态场景下的交互与适应能力。

智能体的协作与竞争

Foundation Agent  的概念提醒我们，通往通用人工智能的道路需要在智能体的认知架构、学习机制、协作模式上取得根本性突破，这需要跨学科领域的共同努力。这篇论文描绘了一个由能够自主学习、协作进化、并与人类和谐共存的 Foundation Agent  构成的智能新纪元。

由多个 Foundation Agent 组成的多智能体系统在实际应用中具备多方面显著优势，使其在众多领域具有强大的竞争力和广阔的应用前景：

并行处理与高效协作

• 任务并行执行：不同智能体可同时处理不同方面的任务，如在物流系统中，多个 Agent 分别负责仓库管理、运输路线规划、订单处理等，提高整体效率，缩短任务完成时间。
• 资源共享与互补：智能体间共享知识、数据，发挥各自优势，如金融分析系统中，有的 Agent 擅长市场数据收集，有的专注于风险评估，协作完成全面分析。

分布式特性与灵活性

• 系统可扩展性强：便于增加新智能体以扩展功能或增强性能，如智能电网系统可加入新 Agent 监测新区域或设备，提升监测范围和调控能力。
• 适应动态环境变化：能快速调整智能体策略或功能，适应环境变化，如智能交通系统中，Agent 根据交通流量变化实时调整信号灯时长，优化交通流。

鲁棒性与可靠性

• 容错能力强：部分智能体失效时，系统整体功能受影响较小，其他智能体可继续运行或补偿失效部分，如工业自动化系统中，个别智能体故障时，剩余智能体可维持生产并协助诊断修复。
• 可靠性高：多智能体监督机制可及时发现并处理异常情况，如网络安全系统中，智能体实时监控网络，发现入侵立即响应并通知管理员。

可扩展性与可维护性

• 可扩展性强：便于增加智能体扩展功能或提升性能，如智能电网可加入新监测 Agent 扩展功能。
• 可维护性好：智能体独立性便于单独维护、更新，如工业自动化系统可单独升级维护某智能体控制算法，降低维护成本。

协同能力与决策优化

• 协同解决复杂问题：智能体协作可解决单一智能体难以完成的复杂任务，如机器人足球队通过智能体协作实现有效进攻防守。
• 优化决策质量：智能体基于多源信息分析评估，提供多方案，通过协商或投票等机制做出更全面、准确的决策，如在医疗诊断系统中，多个医学专家 Agent 可共同诊断病情，提高准确性。

本文转载自公众号数字化助推器  作者：天涯咫尺TGH

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/ggDZv9x8NITgjQgexGzyDg​​