FreeEvolve：让智能体进化过程自身可学习进化
原文标题：FreeEvolve: Learning to Evolve Beyond Fixed Loops
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论文提出FREEEVOLVE，将智能体进化器的优化循环本身自动化，由进化器自行决定测试内容、证据收集与停止时机。在tau3-bench、ARC-AGI-2/3和Terminal-Bench 2.1上平均提升13.6分，元进化技能可跨环境迁移。
- 问题
- 智能体进化器的优化循环仍靠人工设计，搜索、评估与停止时机固定。
- 方法
- 让进化器在环境约束内自行决定测什么、收集多少证据、保留哪些候选与何时停止，并通过元进化改进进化技能。
- 结果
- tau3-bench、ARC-AGI-2/3、Terminal-Bench 2.1上平均提升13.6分，元进化技能比种子技能再高6.9分。
- 影响
- 把智能体优化流程本身变成可学习能力，减少人工调参并跨环境复用。
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FREEEVOLVE让智能体进化器自决测试与停止，四基准平均提升13.6分
- •环境只给目标、评估器与资源上限，进化器自行决定测什么、收多少证据、何时停
- •在tau3-bench、ARC-AGI-2/3、Terminal-Bench 2.1上平均提升13.6分，追平或超过手工设计进化器
- •元进化技能在新目标智能体上比种子技能再高6.9分，显示跨环境可迁移
- •优化循环本身从预先工程化变为从经验中学到的能力
为什么重要：把「设计进化流程」这件人工活也交给模型，智能体自动化的自动化程度再上一级，对做agent自优化的团队是直接参考。
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