阿里团队可能揭露了下一代AI路线：AgentEvolver如何实现智能体的自我进化 原创

这可能是今年AI领域最有潜力的研究，在我看来甚至是下一代AI的雏形。

如果在你的高中有一个学生，不需要老师教，不需要家长买习题册，也不需要上辅导班，就能自己给自己出题、自己总结经验、自己找到学习方法，最终成为学霸。你觉得这种学生能上一本线吗？

2025年11月，阿里通义实验室的研究团队发布最新研究成果AgentEvolver，首次让AI智能体（可以理解为能够使用各种工具、完成复杂任务的AI助手）学会了真正的"自学成才"。

在我们日常生活中，当我们想让AI帮我们做事情时，比如让它帮我们安排行程、订机票、查资料，这些AI就像是我们的助手。但是，教会这些AI助手如何正确做事，传统上是一件非常昂贵和费时的工作。就好比你要培养一个实习生，你需要给他准备大量的练习任务，需要手把手教他怎么用各种工具，还要不断纠正他的错误。这个过程不仅耗费大量人力，而且效率很低。

更麻烦的是，当AI遇到一个全新的环境，比如一个它从来没见过的办公软件或者一套新的工作流程，它往往会束手无策。就像一个只会用微软Office的员工，突然被要求使用Google文档，可能会不知所措。传统的AI训练方法，就像是给学生准备好了所有的习题和答案，学生只需要照着做就行。但问题是，一旦遇到新的题型，这种"死记硬背"的方法就失效了。

阿里巴巴的研究团队注意到了这个问题，他们想：既然大语言模型（就是像ChatGPT那样的AI）已经具备了很强的理解和推理能力，为什么不让它们自己主导自己的学习过程呢？就像一个聪明的学生，不需要老师时刻盯着，自己就知道该学什么、该怎么学。于是，AgentEvolver这个革命性的系统就诞生了。

为什么AI需要学会"自学"

在我们的日常生活中，学习新技能往往需要大量的练习和指导。比如学开车，你需要教练告诉你什么时候踩刹车、什么时候转方向盘，还需要在各种路况下反复练习。传统的AI训练也是这样，研究人员需要准备大量的训练数据，就像给AI准备了无数道练习题，然后让它反复练习直到掌握。

但这种方法面临着三个严重的问题。首先是"练习题"太贵了。想象一下，如果每道练习题都需要专家手工编写，还要确保题目质量，这个成本有多高？研究团队发现，为了训练一个能够使用各种工具的AI智能体，手工准备训练数据的成本简直是天文数字。其次是探索效率太低。就像一个学生在图书馆里漫无目的地翻书，可能翻了一整天也找不到自己需要的知识点。传统的AI训练方法让智能体进行大量随机探索，其中绝大部分尝试都是无用的，白白浪费了计算资源。最后是学习效率差。当AI完成一个任务后，传统方法只会告诉它"做对了"或"做错了"，却不会解释具体哪一步做得好、哪一步有问题。这就像考试只告诉你总分，却不告诉你每道题的得分，你很难知道该如何改进。

阿里巴巴的研究团队意识到，如果能让AI像优秀的自学者一样，自己发现问题、自己探索解决方案、自己总结经验教训，那么这些问题都能迎刃而解。这就是AgentEvolver系统诞生的初衷。

AgentEvolver的三个"超能力"

研究团队为AgentEvolver设计了三个核心能力，就像给了AI三把打开自学大门的钥匙。这三个能力相辅相成，共同构成了一个完整的自学系统。

第一个能力叫做"自我提问"，这就像一个好奇心旺盛的学生，总是能发现有趣的问题。传统的AI训练需要人类准备好所有的练习题，但AgentEvolver可以自己探索环境，自己生成有价值的学习任务。比如，当它进入一个新的软件环境时，它会像一个充满好奇心的用户一样，到处点击、尝试各种功能，然后根据自己的探索经验生成学习任务。研究团队发现，这种自动生成的任务不仅数量多、成本低，而且质量一点也不比人工设计的差。更有意思的是，AI还能根据用户的偏好调整任务难度和风格，就像一个贴心的家教，知道学生需要什么样的练习。

第二个能力是"自我导航"，这让AI能够从过去的经验中学习，避免重复犯错。想象你在学做菜，第一次可能会把盐当成糖，但有了这次经验后，下次你就会特别注意调料瓶上的标签。AgentEvolver也是这样，它会把每次成功或失败的经验都记录下来，形成一个"经验库"。当遇到新任务时，它会先在经验库里搜索类似的情况，看看之前是怎么解决的。这种方法大大提高了探索效率，因为AI不需要每次都从零开始，而是能够站在过去经验的肩膀上。

第三个能力是"自我归因"，这是最精妙的部分。传统的训练方法只会告诉AI最终结果是对是错，但AgentEvolver能够分析整个过程，判断每一步的贡献。这就像一个聪明的学生在做完数学题后，不仅知道答案对不对，还能分析出哪一步推理特别巧妙，哪一步走了弯路。通过这种精细的反馈，AI能够更准确地改进自己的行为，学习效率大大提高。

令人惊艳的实验结果

为了验证AgentEvolver的效果，研究团队在两个具有挑战性的测试平台上进行了实验：AppWorld和BFCL v3。这两个平台就像是AI的"高考"，要求智能体能够使用各种工具、完成复杂的多步骤任务。

实验结果令人印象深刻。在AppWorld测试中，使用7B参数的基础模型（可以理解为一个中等规模的AI大脑），原本的成功率只有1.8%，几乎可以说是"学渣"水平。但加入AgentEvolver系统后，成功率飙升到了32.4%，提升了近18倍！更大规模的14B参数模型表现更加出色，成功率从18%提升到了48.7%，已经接近了"优等生"的水平。

更有意思的是，研究团队还做了一系列对比实验，分别测试三个核心能力的贡献。结果显示，每个能力都发挥了重要作用。单独使用"自我提问"能力，就能让7B模型的性能提升到23.2%；加上"自我导航"后提升到26.3%；再加上"自我归因"达到25.7%；而三个能力协同工作时，性能达到了最高的32.4%。这说明这三个能力确实是相辅相成的，缺一不可。

研究团队还发现了一些有趣的现象。比如，AI自动生成的训练任务，虽然是"自己出题自己做"，但效果竟然和人工精心设计的任务相当。在一些情况下，甚至比人工任务更有效，因为AI能够发现人类可能忽视的边界情况和特殊场景。另外，当AI积累了足够的经验后，它在面对全新任务时的表现也会更好，这种泛化能力证明了AI确实在"理解"而不只是"记忆"。

技术创新背后的巧思

AgentEvolver的成功并非偶然，研究团队在技术实现上有许多巧妙的设计。首先是环境探索策略。AI在探索新环境时，会采用一种"先广后深"的策略。刚开始会像游客一样四处看看，了解环境的基本结构；然后再像考古学家一样，对感兴趣的地方进行深入挖掘。这种策略确保AI既能全面了解环境，又不会在无关紧要的地方浪费时间。

在经验管理方面，研究团队设计了一个精巧的系统。每条经验都包含两部分："什么时候用"和"怎么用"。当AI遇到新任务时，会根据任务特征在经验库中搜索最相关的经验，然后根据具体情况调整应用方式。这种灵活的经验复用机制，让AI能够举一反三，触类旁通。

最独特的是归因机制的实现。研究团队使用了一个大型语言模型作为"裁判"，来评估每个动作的贡献。这个裁判不仅看最终结果，还会分析整个过程的逻辑性和合理性。比如，即使最终任务失败了，但如果某个中间步骤的推理特别巧妙，它仍然会得到正面评价。这种细粒度的反馈让AI能够保留好的行为模式，改正错误的做法。

从实验室到现实世界

AgentEvolver不仅仅是一个学术研究，研究团队还开发了一套完整的软件框架，让其他研究者和开发者能够使用这项技术。这个框架就像一个工具箱，包含了环境管理、任务生成、经验存储、模型训练等各种工具。更重要的是，这个框架是模块化的，使用者可以根据自己的需求替换或改进某个部分，就像搭积木一样灵活。

研究团队还特别注意了系统的可扩展性。他们设计了一套标准接口，让AgentEvolver能够轻松接入各种不同的环境和工具。无论是网页浏览器、办公软件，还是专业的开发工具，都可以通过这套接口与AgentEvolver连接。这种通用性让这项技术有了广阔的应用前景。

在实际应用方面，研究团队展示了几个令人兴奋的案例。比如，他们训练了一个能够自动操作各种App的智能助手。这个助手不需要为每个App单独编程，而是通过自主探索和学习，掌握了不同App的使用方法。想象一下，未来你的手机助手能够自动帮你订餐、安排日程、处理邮件，而且会越用越聪明，这种体验该有多棒！

至顶AI实验室洞见

研究团队在论文中提出了三个未来的发展方向，每个都充满了想象空间。首先是向更复杂的实际应用场景拓展。目前的实验主要在相对简单的环境中进行，但真实世界的任务要复杂得多。比如企业级的工作流程管理、多系统协同操作等，这些场景对AI的要求更高，但潜在价值也更大。

其次是探索更大规模模型的潜力。研究发现，模型规模越大，自学能力越强。那么，如果使用目前最先进的超大规模模型，AgentEvolver能达到什么样的水平？这不仅是性能的提升，可能还会出现质的飞跃，比如AI能够进行更深层次的推理和创新。

最后，也是最激动人心的方向，是实现真正的端到端自主学习。目前的系统还是将探索、学习、应用分成了不同的阶段，但理想的情况是，AI能够在一个统一的框架内完成所有这些任务。这就像人类的学习过程，我们在做事的同时就在学习，在学习的同时就在改进，这种无缝的循环才是真正的智能。

AgentEvolver的出现标志着AI发展的一个重要转折点。从需要人类手把手教导，到能够自主探索和学习，AI正在变得越来越独立、越来越聪明。这不仅会改变AI的训练方式，更会改变AI与人类的互动模式。未来，我们与AI的关系可能更像是与一个不断成长的伙伴合作，而不是使用一个固定功能的工具。这种转变带来的影响将是深远的，它将重新定义什么是智能，什么是学习，以及人类与机器的关系。

当然，这项技术还处于早期阶段，还有很多挑战需要克服。但AgentEvolver已经为我们展示了一个充满可能性的未来，一个AI能够真正自主学习和进化的未来。正如研究团队所说，这不仅是技术的进步，更是向着真正的人工智能迈出的重要一步。

Q&A

Q1：AgentEvolver是什么？它和普通的AI有什么区别？

A：AgentEvolver是阿里巴巴开发的一个让AI能够"自学成才"的系统。与需要人类准备大量训练数据的普通AI不同，它能够自己发现问题、自己探索解决方案、自己总结经验，就像一个会自主学习的学生。

Q2：AgentEvolver会不会取代人类程序员的工作？

A：目前AgentEvolver主要是提高AI的学习效率，让AI能更好地协助人类完成任务，而不是取代人类。它更像是一个越用越聪明的助手，能够自动适应新环境和新任务，帮助人类提高工作效率。

Q3：普通用户什么时候能用上这项技术？

A：研究团队已经开源了AgentEvolver的框架代码，开发者现在就可以使用。对于普通用户，随着技术的成熟和产品化，预计在未来1-2年内就能在各种智能助手和自动化工具中体验到这项技术带来的便利。