自进化Agent

简介（未整理）

主动性

主动性的关键在收敛

架构

super-agent

Super-agent 传统Agent 的工作模式仍然以单一 Session 为基本单位，不同 Session 之间彼此独立。当用户并行推进多项工作时，必须手动切换并记住各个 Session 的上下文，个人通常只能同时跟进 3 到 5 个活跃 Session。在这种设计下，单任务的上限取决于模型能力，多任务的上限取决于人的注意力。要突破这些限制，需要打破 Agent 与单次手动会话的绑定，使其成为一个能跨会话保持上下文、同时推进多项复杂任务且互不干扰的连续实体。我们把这种 Agent 形态及其系统架构称为 Super-agent。具体来说，我们认为 Super-agent 具备以下四个基础特征：

1. 连续：用户可以直接在 IM 聊天、GitHub 评论等熟悉的工作界面与它交互，感觉始终只存在一个 Agent，不需要去想「Session X 的上下文中是否有 Y 信息」。例如，用户先在 IM 上提出采用方案 A、随后在 GitHub Pull Request 评论里改为方案 B，它能理解并调整执行方向。
2. 高效：交互响应迅速，同时能并行、高质量地完成多个复杂任务。无需等上一个命令或任务完成，就能接受下一条指令。
3. 主动：无需等待用户逐条下达指令，能持续观察环境事件并主动推进值得处理的事项，不需要介入时则保持安静。
4. 持久：始终在线、直接接入用户真实的工作环境，并在长期运行中遇到异常时自动恢复。

单个 ReAct Loop 无法同时支持上述四个特征，底层需要一套相应的架构。相似的设计约束会导出相似的架构选择。我们认为，无论是面向个人的助手，还是面向软件开发等商业场景的 Agent，如果目标是构建一个持续在线、并发响应环境事件的系统，那么在底层就可能会采用相近的架构。同时，这一过程中面临的许多问题与传统计算机系统长期探讨的问题具有很高的相似性，因此计算机系统中的许多经典设计思想在这里同样适用。