Self-Evolving Coding Agents
自进化编码代理综述
🧭 Agent 自进化机制与框架
Nanjing University of Science and Technology · Nanjing University
系统综述自进化编码代理，定义概念并提出对象为中心的演变分类法，分析软件工程的天然演进特征与挑战。
📌 工作参考价值（4 点）
- 记忆驱动的推荐策略优化：借鉴编码代理利用历史轨迹复用经验的方法，推荐Agent可记录用户反馈（点击/转化/停留）和推荐上下文，构建可检索的记忆库，在下一次相似场景中直接复用成功策略，减少重复探索成本。
- 工具使用的在线自适应：推荐Agent集成多种工具（如搜索API、用户画像查询），可监控工具调用成功率与业务效果，自动调整工具选择策略或微调调用参数，实现工具链的自进化。
- 反馈驱动的提示词在线更新：将A/B测试或在线指标作为反馈信号，自动优化Agent链路中的提示词（如召回、排序、文案生成），形成闭环自进化，避免人工调参滞后。
- 多Agent协作的动态分工：在多智体系统中（如广告竞价、多目标推荐），根据全局收益定期调整各Agent的权重或协作模式，类似编码代理更新协作结构，实现整体效率演进。