自我进化的软件代理

自主代理可以使自己的行为适应不断变化的环境，但仍受设计时固定的需求、目标和功能的约束，从而阻止了真正的软件进化。本文介绍了自我进化软件代理，将 BDI 推理与 LLM 相结合，以实现目标、推理和可执行代码的自主进化。我们提出了一种 BDI-LLM 架构，其中自动进化模块与代理的推理循环一起运行，从经验中引出新的需求并综合相应的设计和代码更新。在动态多代理环境中评估的原型表明，代理可以自主发现新目标并根据最少的先验知识生成可执行行为。结果表明了 LLM 驱动进化的可行性和当前局限性，特别是在行为遗传和稳定性方面。