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原标题：用AI自动设计智能
体，数学提分25.9%，远超手工设计
关键字：智能,基线,算法,发现,任务文章来源：机器之心
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机器之心报道
编辑：陈陈、小舟基于 ADAS 所发现的智能体的性能大大优于最先进的手工设计的基线。基础模型 (FM) 如 GPT 和 Claude ，正在成为通用智能体的强有力支持，被越来越多的用于多种推理和规划任务。
然而，在解决问题时，需要的智能体通常是具有多个组件的复合智能体系统，而不是单片模型查询 。此外，为了使智能体能够解决复杂的现实世界任务，它们通常需要访问外部工具，例如搜索引擎、代码执行和数据库查询。
因此，人们提出了许多有效的智能体系统构建块，例如思维链规划和推理、记忆结构、工具使用和自我反思。尽管这些智能体已经在各种应用中取得了显著的成功，但开发这些构建块并将它们组合成复杂的智能体系统通常需要特定领域的手动调整以及研究人员和工程师的大量努力。
然而，机器学习的历史告诉我们，手工设计的解决方案最终会被模型学习到的解决方案所取代。
本文，来自不列颠哥伦比亚大学、非营利人工智能研究机构 Vector Institute 等的研究者制定了一个新的研究领域，即智能体系统的自动化设计（ADAS，Automated Design of Agentic Systems），并提出了一种原文链接：用AI自动设计智能体，数学提分25.9%，远超手工设计
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