在大語言模型技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，各類AI智能體已廣泛應(yīng)用于科研和工業(yè)場景。然而，在實際應(yīng)用中，構(gòu)建一個高效、穩(wěn)定的多智能體系統(tǒng)仍面臨諸多挑戰(zhàn)：從智能體選型、提示詞調(diào)試到工作流設(shè)計，流程復(fù)雜，成本高昂。

更重要的是，當(dāng)前多智能體系統(tǒng)通?！覆渴鸺垂袒梗狈ψ晕已莼瘷C(jī)制。

每當(dāng)目標(biāo)調(diào)整，開發(fā)者往往需要手動修改提示詞、重構(gòu)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，陷入「搭建—調(diào)試—重構(gòu)」的低效循環(huán)，嚴(yán)重制約了智能體系統(tǒng)的規(guī)?；涞?。

項目地址：https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX

文檔鏈接： https://evoagentx.github.io/EvoAgentX

EvoAgentX針對目前多智能體系統(tǒng)應(yīng)用搭建和優(yōu)化過程中存在的痛點，推出全球首個AI智能體自進(jìn)化開源框架！

支持一鍵搭建工作流，用戶只需提供任務(wù)目標(biāo)或場景描述，系統(tǒng)即可自動完成智能體配置和工作流搭建。

同時，EvoAgentX引入了「自進(jìn)化」機(jī)制，使得多智能體系統(tǒng)可在實際運(yùn)行中根據(jù)環(huán)境與目標(biāo)的變化，持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與整體性能。

該開源平臺旨在為研究者與工程人員提供統(tǒng)一實驗和部署土壤，促進(jìn)多智能體系統(tǒng)從靜態(tài)設(shè)計邁向動態(tài)演化，推動AI多智能體系統(tǒng)從「人工調(diào)試」邁向「自主進(jìn)化」的新范式。

框架介紹

EvoAgentX是一個開源的、以自我進(jìn)化為導(dǎo)向的AI智能體研究框架，專為探索具備自我優(yōu)化能力的多智能體系統(tǒng)而設(shè)計，旨在構(gòu)建一個開放、可進(jìn)化的智能體生態(tài)。

項目亮點

EvoAgentX旨在打破當(dāng)前多智能體系統(tǒng)在構(gòu)建與優(yōu)化上的壁壘，從三大維度切入關(guān)鍵問題：自動化構(gòu)建+自進(jìn)化機(jī)制+系統(tǒng)性評估。

通過整合建模、執(zhí)行與反饋鏈路，EvoAgentX不僅讓智能體系統(tǒng)的搭建更輕，更快，也為其演化能力奠定了基礎(chǔ)。無論是科研探索還是原型開發(fā)，它都能作為核心工具鏈，幫助用戶高效驗證策略設(shè)計與協(xié)同機(jī)制，加速多智能體能力從「可用」走向「可靠」。

一句話智能體自動構(gòu)建：告別繁瑣手工設(shè)計

痛點：構(gòu)建一個高效的多智能體工作流通常需要專業(yè)知識、復(fù)雜配置和大量的人工干預(yù)，搭建過程耗時耗力。

EvoAgentX方案：提供任務(wù)驅(qū)動的一鍵式工作流生成能力，自動完成任務(wù)拆解、智能體配置與交互建模，顯著降低系統(tǒng)搭建門檻，加快實驗驗證與原型開發(fā)。

協(xié)作智能體持續(xù)自我進(jìn)化：讓系統(tǒng)「越用越強(qiáng)」

痛點：傳統(tǒng)的多智能體系統(tǒng)一旦搭建完成，難以持續(xù)優(yōu)化，無法靈活適應(yīng)新任務(wù)或者變化的運(yùn)行環(huán)境，嚴(yán)重依賴人工調(diào)整

EvoAgentX方案：集成面向智能體提示詞、工作流結(jié)構(gòu)和記憶機(jī)制的多維度進(jìn)化算法，實現(xiàn)AI智能體的持續(xù)自我優(yōu)化，提升長期適應(yīng)性和協(xié)同效率。

環(huán)境自動評估及反饋：靈活對接任務(wù)場景提供量化反饋

痛點：缺乏統(tǒng)一的評估機(jī)制，導(dǎo)致系統(tǒng)表現(xiàn)難以量化，優(yōu)化方向不明確，實驗結(jié)果也難以復(fù)現(xiàn)和對比。

EvoAgentX方案：內(nèi)置標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)環(huán)境和評估指標(biāo)，支持對多智能體系統(tǒng)的表現(xiàn)進(jìn)行量化分析，同時支持MCP對接場景工具實現(xiàn)垂類環(huán)境交互及快速反饋，為系統(tǒng)性優(yōu)化和科研實驗提供一致、可復(fù)現(xiàn)的測試基準(zhǔn)。

自動化構(gòu)建工作流展示

研究人員通過兩個具代表性的應(yīng)用場景，系統(tǒng)性展示了EvoAgentX在多智能體工作流自動化構(gòu)建方面的能力與適用性：

以下視頻來源于

ClayX AI

場景1：根據(jù)候選人的PDF簡歷內(nèi)容，從互聯(lián)網(wǎng)上檢索并推薦匹配的職位信息

場景2：A股股票的可視化分析

自進(jìn)化性能驗證

為了驗證不同任務(wù)場景下的自我進(jìn)化能力，EvoAgentX選取了三個具有代表性的AI任務(wù)數(shù)據(jù)集，涵蓋多跳問答（HotPotQA），代碼生成（MBPP）和數(shù)學(xué)推理（MATH）。

在這些任務(wù)中，EvoAgentX以一個預(yù)設(shè)的初始智能體系統(tǒng)為基礎(chǔ)，結(jié)合其自進(jìn)化機(jī)制，從提示詞生成策略與工作流結(jié)構(gòu)配置兩個維度出發(fā)，持續(xù)對系統(tǒng)性能進(jìn)行迭代優(yōu)化。

優(yōu)化過程中，智能體能夠基于大語言模型（LLM）的反饋以及任務(wù)執(zhí)行結(jié)果，動態(tài)調(diào)整提示詞內(nèi)容與工作流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，從而實現(xiàn)閉環(huán)自我改進(jìn)。

優(yōu)化前后系統(tǒng)在各項任務(wù)中的性能表現(xiàn)如下圖所示，清晰展示了自進(jìn)化機(jī)制在提升智能體系統(tǒng)整體效能方面的實際效果。

實驗結(jié)果顯示，EvoAgentX 在多跳問答（HotPotQA）、代碼生成（MBPP）和數(shù)學(xué)推理（MATH）三類具有代表性的任務(wù)中均實現(xiàn)了穩(wěn)定且顯著的性能提升，平均提升幅度高達(dá) 8%~13%

這一成果不僅驗證了其進(jìn)化機(jī)制在跨任務(wù)場景中的廣泛適應(yīng)性，也進(jìn)一步印證了 EvoAgentX 在構(gòu)建可持續(xù)優(yōu)化的多智能體系統(tǒng)方面的實際效能，展現(xiàn)出強(qiáng)大的泛化能力與工程應(yīng)用價值。

值得一提的是，當(dāng)前的優(yōu)化尚未充分利用框架的全部潛力，隨著未來策略優(yōu)化、模塊擴(kuò)展和生態(tài)協(xié)同能力的不斷增強(qiáng)，EvoAgentX仍具備廣闊的性能提升與應(yīng)用擴(kuò)展空間。

實際應(yīng)用

為了進(jìn)一步驗證 EvoAgentX 在優(yōu)化現(xiàn)有AI智能體工作流方面的能力，該框架也優(yōu)化GAIA基準(zhǔn)測試上現(xiàn)有的多智能體系統(tǒng)，包括了GAIA排行榜中開源且可復(fù)現(xiàn)的代表性多智能體框架：Open Deep Research

該框架由Huggingface團(tuán)隊開發(fā)的可實時進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搜索回答問題的多智能體系統(tǒng)。基于這些智能體的原始結(jié)構(gòu)，EvoAgentX對其提示詞進(jìn)行自動優(yōu)化。

優(yōu)化后的在GAIA基準(zhǔn)測試驗證集上的性能如下圖所示：

優(yōu)化后的實驗結(jié)果顯示，EvoAgentX能夠在不同基礎(chǔ)系統(tǒng)上均帶來穩(wěn)定且顯著的性能提升，進(jìn)一步驗證了該框架在提升現(xiàn)有智能體通用能力與任務(wù)適應(yīng)性方面的實際效用。

完整報告與實驗細(xì)節(jié)：https://github.com/eax6/smolagents

框架架構(gòu)

為了支持AI智能體的持續(xù)優(yōu)化與自我演化，EvoAgentX構(gòu)建了一個由多個功能層組成的模塊化架構(gòu)，涵蓋了從AI智能體的底層組件到進(jìn)化機(jī)制的完整鏈路。系統(tǒng)的整體架構(gòu)如下：

EvoAgentX的架構(gòu)一共包括：

基礎(chǔ)組件層：提供框架運(yùn)行的通用能力支持，如基礎(chǔ)模塊、日志管理等，確保系統(tǒng)具備良好的適用性和可擴(kuò)展性。

智能體層：包含構(gòu)建AI智能體的核心模塊，包括大語言模型、記憶模塊、動作執(zhí)行組件等，用于定義AI智能體的核心功能與外部交互能力。

工作流層：構(gòu)建和管理一個面向復(fù)雜任務(wù)的多智能體系統(tǒng)，包括工作流圖、智能體管理等組件，適用于多階段、多任務(wù)、多角色的智能體任務(wù)。

進(jìn)化層：聚焦AI智能體系統(tǒng)的優(yōu)化功能，提供針對智能體提示詞、工作流結(jié)構(gòu)及記憶機(jī)制的多維度優(yōu)化器，助力AI智能體的持續(xù)進(jìn)化。

評估層：提供靈活的性能評估機(jī)制，支持對AI智能體系統(tǒng)的有效性和泛化能力進(jìn)行可定量的評估。

期望和愿景

EvoAgentX團(tuán)隊認(rèn)為，AI不應(yīng)依賴繁復(fù)的人工干預(yù)，而應(yīng)該成為能夠自主感知需求、動態(tài)規(guī)劃目標(biāo)、持續(xù)迭代策略的智能伙伴。

該團(tuán)隊致力于構(gòu)建一個真正具備自主進(jìn)化的AI智能體生態(tài)系統(tǒng)。

在這一生態(tài)中，每個智能體都具備根據(jù)任務(wù)自動搭建和優(yōu)化工作流與策略的能力，并通過開放協(xié)議實現(xiàn)經(jīng)驗與知識的全局共享。

通過開源社區(qū)的協(xié)同進(jìn)化機(jī)制，EvoAgentX將重新定義AI系統(tǒng)的開發(fā)范式：開發(fā)者無需從零構(gòu)建復(fù)雜的工作流，只需要給出目標(biāo)，系統(tǒng)就能自主生成執(zhí)行并持續(xù)優(yōu)化方案；科研用戶不再受限于靜態(tài)的AI模型，便可實時獲取生態(tài)中最新進(jìn)化的智能體能力。

這種「需求即指令、使用即進(jìn)化」的模式，使得每個參與者的實踐反饋都將加速智能體的智慧成長，突破當(dāng)前AI系統(tǒng)的能力邊界，讓智能體能夠自主拆解復(fù)雜問題、動態(tài)重組技能模塊，并持續(xù)反饋學(xué)習(xí)。

這是通向可持續(xù)智能未來的必經(jīng)之路：一個越用越聰明、越共享越強(qiáng)大的自進(jìn)化AI智能體，終將成為賦能各行業(yè)創(chuàng)新的進(jìn)化引擎。

未來里程碑

為了實現(xiàn)以上愿景，EvoAgentX將循序推進(jìn)以下關(guān)鍵里程碑：

階段一： 工作流自動構(gòu)建與模塊化組件集成

• 搭建和持續(xù)優(yōu)化一鍵生成多智能體工作流功能；
• 集成典型任務(wù)模板與AI智能體模塊；
• 提供可視化的工作流圖結(jié)構(gòu)展示與編輯接口；
• 持續(xù)擴(kuò)展開源的組件庫以支持快速重用和復(fù)合任務(wù)構(gòu)建。
  

階段二：多維度自進(jìn)化能力與反饋學(xué)習(xí)機(jī)制

• 集成提示詞、工作流結(jié)構(gòu)和記憶模塊等維度的AI智能體自進(jìn)化算法
• 引入性能反饋驅(qū)動的策略優(yōu)化機(jī)制
• 支持系統(tǒng)在多次任務(wù)執(zhí)行中進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化
• 提供任務(wù)間遷移能力與演化路徑記錄機(jī)制

階段三：開放智能體生態(tài)與協(xié)同進(jìn)化機(jī)制

• 構(gòu)建面向開發(fā)者與研究者的智能體與工作流「市場」，支持上傳、共享與復(fù)用高質(zhì)量智能體模塊與優(yōu)化工作流
• 支持用戶將本地優(yōu)化成果（如改進(jìn)的提示詞、結(jié)構(gòu)配置、策略方案）上傳至生態(tài)，實現(xiàn)系統(tǒng)級協(xié)同進(jìn)化
• 建立跨任務(wù)、跨用戶的進(jìn)化軌跡追蹤與知識融合機(jī)制，讓每一次實踐反饋都能反哺整個生態(tài)系統(tǒng)
• 設(shè)計開放協(xié)議與標(biāo)準(zhǔn)接口，推動形成智能體能力共享、經(jīng)驗遷移的生態(tài)循環(huán)