Agent已经能自己设计自己了？快没人类什么事了？🥹

ADAS (Automated Design of Agentic Systems)

🧐ADAS项目介绍了一种新兴的研究领域，即自动化代理系统设计，旨在通过算法自动创建强大的代理系统设计，特别是发明新的构建模块或以创新方式组合现有模块。

➡️链接：http://t.cn/A6RcH5dP

✨重点 ●🧠 新兴研究领域：ADAS专注于自动化代理系统设计，这一领域旨在通过自动化方法创造具有高度智能和自适应能力的代理系统。该领域有望在未来的AI研究中占据重要地位，特别是在复杂任务自动化和多领域应用中。

●🔍 Meta Agent Search算法：该项目提出了一种名为Meta Agent Search的算法，展示了代理如何通过编程自主发明新的代理设计。这个过程包括迭代地编写新代理、测试其任务表现、将其加入到已发现代理的存档中，并在后续迭代中利用这些存档优化算法。

●📝 生成的Python代码：展示了一段生成的Python代码，该代码详细描述了Meta Agent如何在任务中生成候选解决方案，并通过人类反馈和专家评审模块进行改进，最终选择表现最佳的解决方案。这一过程模拟了人类编程和调试的逻辑，为自动化代理系统提供了强大的生成能力。

●🏆 实验结果：在ARC挑战中的实验结果表明，Meta Agent Search能够逐步发现性能优越的代理，且这些代理在跨领域和跨模型的迁移中表现出色，展示了其鲁棒性和通用性。这些结果表明，该算法不仅能在特定领域内表现优异，还能在其他领域保持或超过基准性能。

●📊 多领域比较：Meta Agent Search在多个领域的性能均优于现有的手工设计代理，证明了其在各个领域的广泛适用性。特别值得注意的是，该算法在数学领域发现的代理在转移到非数学领域后，仍能与或超过基准表现，这显示了其强大的跨领域迁移能力。

●💡 研究支持与合作：该研究得到了多个机构的支持，包括Vector Institute、加拿大CIFAR AI Chairs项目、Schmidt Futures和Open Philanthropy的资助，以及NSERC Discovery Grant和Rafael Cosman的捐赠。同时，研究团队感谢了在研究过程中提供宝贵意见和反馈的同行和学者。

#你好人工智能时代#

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