报告主题：现代智能体系统演进脉络和核心路径，97页全景解读

英文主题：Self-Improvements in Modern Agentic Systems: A Survey

报告日期：9月3日（周四） 15:30-16:30
报告要点：
随着应用场景的日益复杂，大模型驱动的智能体正从依赖人工预设规则的静态系统，迈向能够自主迭代的动态系统。如何在减少人类干预的情况下，使智能体实现能力的持续提升、自我纠偏与经验吸收，已成为当前智能体技术落地的关键挑战。本次活动邀请了吉林大学人工智能学院郭丹丹教授、阿卜杜拉国王科技大学陈奕梦博士后进行线上分享。他们将解读与人工智能先驱Jürgen Schmidhuber团队联合发布的《现代智能体系统的自我改进》全景综述。该综述系统梳理了智能体自我改进的演进脉络，将其归纳为“基础模型参数自进化”与“外部脚手架自进化”两条核心路径，并提出了明确的统一定义、分类体系与未来路线图，为构建具备持续学习能力的智能体提供了理论与工程参考。欢迎大家一起讨论交流。



议题详情： 

大模型及其驱动的智能体展现出了接管复杂工作流的巨大潜力。然而，在真实多变的环境中，现有智能体往往高度依赖人类的持续介入（如打磨提示词、更新知识库或调整代码）。智能体能否通过历史任务经验实现“举一反三”和“自我纠错”，进而自主优化其内部模型与外部工具？这正是“自我改进智能体”（Self-Improving Agents）所聚焦的核心命题。

随着基础模型能力的提升，智能体获取能力增益的方式正在发生实质性转变。从传统的基于人工标注的训练，到如今依靠模型内部反思或环境交互驱动的自动优化，该领域已在指令反演、提示词自动优化、工具自主创造等方向积累了大量工作。然而，目前学界对于“自我改进”仍缺乏一个统一的系统级定义和全景式的分类框架，使得当前的技术进展显得较为碎片化。为系统厘清这一领域，吉林大学与 KAUST 联合团队发布长达 97 页的自我改进智能体全景综述，详细回顾了多项相关研究：

追溯了自 1790 年代以来计算科学中的“自我改进”思想与哥德尔机（Gödel Machines）等理论雏形，更首次将现代智能体的自我改进形式化为一种系统级的“更新算子（Update Operator）”。研究明确划分了以下两大核心维度，构建了完整的技术图谱：

基础模型参数自进化： 涵盖内部生成样例、内部评估反馈、外部试错经验。

脚手架自进化： 涵盖提示词优化、记忆管理、工具创造、全局架构迭代。

展望未来，我们希望这篇综述能够为现有研究提供一个清晰的坐标系，帮助研究者与开发者更好地打通模型底层优化与上层系统工程，为构建具备高可靠性、持续演进能力的下一代智能体系统奠定基础。

报告论文：https://arxiv.org/abs/2607.13104v1

报告嘉宾：
郭丹丹，吉林大学人工智能学院准聘教授、博士生导师。2020年博士毕业于西安电子科技大学，曾于香港中文大学（深圳）从事博士后研究，现于阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）人工智能先驱、LSTM之父 Jürgen Schmidhuber 团队进行大模型智能体方向的访问研究。

郭丹丹教授长期深耕统计可信机器学习、基于大语言模型的结构化数据可信推理等前沿领域。近年来在人工智能领域国际顶级会议（NeurIPS, ICML, ICLR）及顶级期刊（IEEE TPAMI, IEEE TIP, IJCV）发表论文 40 余篇，其中以第一或通讯作者发表 CCF-A 类 / 中科院 1 区文章 30 余篇。多项代表性成果荣获 ICLR 2024 Spotlight (Top 5%)、NeurIPS 2025 Spotlight (Top 3%) 及 ICML 2026 Oral (Top 3%) 等顶级荣誉。主持国家自然科学基金青年项目，并入选吉林省高层次人才及吉林大学培英工程。


陈奕梦，2023年博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院，现为阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）生成式人工智能卓越中心博士后研究员，师从人工智能先驱 Jürgen Schmidhuber 教授。研究聚焦于基于大语言模型的智能体（LLM-based Agents），涉及规划（Planning）、记忆机制（Memory）与递归式自我改进（Recursive Self-Improvement）等前沿方向。研究成果发表于 ICML、NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP 等人工智能领域顶级国际会议，并曾获 EMNLP 杰出论文提名（Outstanding Paper Nomination）。
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