SePO: Self-Evolving Prompt Agent for System Prompt Optimization
SePO：自演进提示代理优化系统提示
🧭 自演进提示代理优化框架 ★ 深度解读
National University of Singapore · City University of Hong Kong
通过自指涉设计，使提示代理在进化搜索中同步优化自身与任务代理的系统提示，突破手工设计瓶颈。
📌 工作参考价值（4 点）
- 动态优化多智能体系统：在电商多智能体（如推荐、客服、运营）中，可引入 SePO 式自演进提示代理，自动迭代各 Agent 的系统提示，替代手工调参，持续适应变化的业务场景。
- 低成本跨任务泛化：预训练-微调两阶段设计，先在多任务池上进化出通用提示优化能力，再快速适配具体推荐任务（如生成式推荐、Query 改写），大幅降低重复优化成本并提升新任务冷启动效果。
- 失败-成功平衡采样避坑：提示优化时按 1:1 同时输入失败与成功案例，避免代理过拟合单一失败模式，这一技巧可直接用于推荐提示词迭代或用户意图理解的 Prompt Engineering 中。
- archive 进化搜索防止早熟：基于存档的开放演进保留历史上性能较好的提示作为“垫脚石”，可借鉴到推荐策略的自动化调优中，防止搜索陷入局部最优。