Automating the Design of Embodied Agent Architectures
具身智能体架构设计的自动搜索
🧭 Agent 自动化架构搜索
Australian Institute for Machine Learning, University of Adelaide
首次系统评估在具身模拟环境中用架构搜索自动化设计Agent，揭示噪声与局部最优等局限
📌 工作参考价值（4 点）
- 架构搜索范式可迁移：将 Agent 设计视为图编辑任务，用“提议-批判-实验-蒸馏”循环自动优化，可用于电商推荐 Agent 的模块组合（如召回/排序/记忆/工具调用），减少人工试错。
- 类型化图运行时：AgentCanvas 把 Agent 表示为可编辑节点-连线程序，支持带类型校验的执行和回滚，类似思路可用于搭建推荐系统 Agent 的可视化编排与自动搜索。
- 关注搜索噪声与局部最优：具身环境中 rollout 噪声会掩盖真实信号，导致搜索陷入局部编辑盆地，提示我们在业务 Agent 架构搜索中需设计鲁棒的评估策略，如多次采样平滑、引入对抗验证。
- 引入反思机制：KDLoop 在优化停滞时触发反思，可借鉴到电商 Agent 的持续优化中，当线上指标不再提升时，自动回溯日志、重提假设，防止过早收敛。