MOAE：多目标智能体进化搜索保持帕累托最优
原文标题：MOAE: Multi-Objective Agent Evolution with Pareto-Preserving Search
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提出多目标智能体进化（MOAE）框架，通过帕累托保持的进化搜索优化智能体的任务性能、轨迹质量和安全性。在TravelPlanner和AgentDojo上，MOAE在匹配预算下持续提升性能并保持安全，扩大可达目标区域并增加联合改进频率，避免固定标量化带来的权衡损失。
- 问题
- 多目标智能体优化常把异构指标压成固定标量分，丢失部署权衡候选。
- 方法
- 把迭代上下文精炼组织为帕累托保持的进化搜索，维护非支配候选档案，部署时才做约束感知选择，无需参数更新。
- 结果
- 在TravelPlanner和AgentDojo上，匹配rollout预算下持续提升任务性能与轨迹质量并保持安全。
- 影响
- 让智能体在性能、轨迹质量与安全间保留可部署权衡，避免标量化调参带来的隐性损失。
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