Self-Evolving Agents

Мы научили LLM писать код и рассуждать, но сегодня этого уже недостаточно. Мы хотим, чтобы агенты адаптировались к нашим предпочтениям и меняющимся требованиям проектов. Этот доклад посвящен переходу от статичных систем к агентам, которые эволюционируют самостоятельно. Мы разберем инженерную эффективность подхода self-evolving и покажем, как заставить ИИ учиться на собственных ошибках.

Как именно это работает на практике? Мы рассмотрим несколько подходов. На примере алгоритма GEPA (Genetic Pareto) разберем, как с помощью эволюционной оптимизации вычислять «градиент» прямо по текстовому описанию поведения агента. Также мы заглянем под капот Hermes-агента и узнаем, как там устроена эволюция SKILLs. Честно обсудим перспективы направления, а также существующие практические ограничения технологии самосовершенствования.

В итоге вы получите четкое понимание принципов работы алгоритмов эволюции агентов и сможете скорректировать свое взаимодействие с кодовыми ассистентами, чтобы повысить их эффективность в ваших конкретных сценариях.