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AI 快讯
InfoQ AI · 2026/7/27 17:05:25
从固定编排到自进化蜂群:EvoMap 如何让 Agent 继承经验|AICon深圳

从固定编排到自进化蜂群:EvoMap 如何让 Agent 继承经验|AICon深圳

AI 中文解读
从固定编排到自进化蜂群:EvoMap让AI智能体学会“继承经验”。这项技术的核心亮点在于,它突破了传统多智能体系统“各干各的、重复踩坑”的局限,让AI团队能像蜂群一样,把成功和失败的经验压缩成“策略基因”,共享给所有成员,实现“一次踩坑,全员免疫”。 通俗来说,以前让多个AI协作完成复杂任务,就像给每个AI一沓厚厚的操作手册,任务一变手册就得重写,AI遇到新情况还容易犯错,而且犯过的错新AI还得再犯一遍。EvoMap的做法是,让AI在执行过程中把遇到的错误、专家的修正方法、处理路径都提炼成一条条“经验胶囊”,存进一个公用基因池。新AI开始工作前,先吸收这些经验,自然就知道哪些路走不通、该怎么处理意外,整个系统越用越聪明。 对普通人来说,这项技术意味着背后的智能服务会更可靠、更灵活。比如你使用的智能客服、自动化办公系统,原本可能因为流程死板或频繁出错而让人抓狂,未来它们能在实际运行中不断自我优化,减少人工干预,处理复杂问题的能力也会大幅提升。企业能更快部署更聪明的智能体系统,普通人享受到的服务质量也会随之飞跃。
Agent 时代,哪些方向正在成为行业关键变量?50 + 实战案例揭晓答案!模型参数规模不断突破,推理成本持续下降,开源生态日益繁荣。当模型能力逐渐成为行业共识,一个新的问题开始浮现:当人人都能获得强大的模型能力之后,真正的竞争力还剩下什么? 答案正在从模型能力本身,转向围绕模型构建可规模化的智能系统;从单点能力提升,转向系统工程与组织级落地能力。在这一背景下,2026 年 AICon 人工智能开发与应用大会 · 深圳站正式启动。本次大会将于 8 月 21 日—22 日举办,聚焦 AI 基础设施、大模型系统、智能体工程、数据智能、多模态技术与行业落地等关键方向,邀请来自腾讯、阿里、华为、百度、蚂蚁集团等 50 + 头部科技企业技术负责人、科研机构一线专家,系统性分享前沿洞察与实战干货,共同探讨 AI 技术从能力到系统、从实验到生产的真实路径。EvoMap 创始人张昊阳已确认出席 “超级个体与蜂群智能的共生进化” 专题,并发表题为《从固定编排到自进化蜂群:EvoMap 如何让 Agent 继承经验》的主题分享。本次分享将结合 EvoMap 在真实业务中的实验和推演,介绍如何从固定编排走向基于 GEP(基因组进化协议)的自进化 Swarm。重点拆解经验如何被压缩成“策略基因”,如何进入共享基因池,如何让新 Agent 在执行任务前继承前人的失败教训。同时也会进一步讨论,当 Agent 系统具备经验遗传能力后,人类在其中的角色会如何变化,以及支撑这种持续进化的底层基础设施需要具备什么能力。张昊阳(17),EvoMap 创始人,多智能体框架 GameGPT、自进化引擎 Evolver 作者,OpenClaw 社区头部开源贡献者。曾任和平精英技术策划、AIGC 研发负责人,早年有虚拟数字人及 VR 领域的多次连续创业经历,11 岁自学编程,14 岁时成为中国最小的 Unity 开发者。拥有超过 10 年产品设计与技术架构经验。他在本次会议的详细演讲内容如下:演讲提纲:1. 为什么传统多智能体会在复杂业务里失效多智能体落地中的常见做法:固定路由、长 Prompt、工具堆叠和流程脚本业务复杂度上升后,if-else 编排为何会带来维护成本、误判和协作混乱上下文窗口不是无限空间:把 SOP 和工具说明全部塞进 Prompt,为什么反而会稀释模型注意力多 Agent 不等于群体智能:没有反馈和继承,系统只是更复杂的自动化脚本2. EvoMap 的实验发现:过程式技能的边界在哪里基于 4590 组真实环境实验,观察 Agent 在动态任务中的失效模式过程式技能在稳定流程中为什么有效,在变化环境中为什么容易失灵工具误选、幻觉、任务中断和重复踩坑背后的共同原因系统需要的不只是更多规则,而是让失败经验被保存、压缩和复用3. GEP:让 Agent 从“按流程执行”变成“带经验行动”GEP 的核心思路:把专家判断、失败教训和处理策略压缩成可调用的策略基因策略基因包含什么:触发条件、失败原因、处理路径和适用边界全量基因池如何帮助新 Agent 在任务开始前获得前人经验从指令分发到经验传递:多 Agent 协作质量如何发生变化4. 从踩坑到免疫:自进化 Swarm 的工程闭环Agent 面对边缘 Case 时的失败,如何变成系统进化的原材料如何从报错日志、执行过程和人工修正中提取可复用经验策略基因如何被验证、更新并注入基因池“单点踩坑,全员免疫”在真实业务中的落地路径5. 人类角色如何变化:从流程微操到进化规则设计当 Agent 能持续吸收经验后,人类为什么不该继续只做任务分配者人类需要定义什么:目标边界、权限范围、痛感反馈和淘汰规则如何在放权和可控之间建立反馈闭环当经验可以遗传,组织能力如何从线性扩张走向复利积累实践痛点Agent 数量越堆越多,为什么系统没有更聪明,反而更容易乱?复杂 if-else 路由和超长 SOP Prompt,为什么会让多智能体系统越来越难维护?上下文窗口有限,如何避免把所有流程、工具和规则都塞给模型?系统经历了大量失败,为什么新 Agent 仍然会重复踩老坑?报错日志和执行废料如何变成可复用的策略经验,而不是沉睡的历史记录?策略基因如何进入共享基因池,又如何避免错误经验污染整个系统?哪些决策可以交给 Agent 自主完成,哪些节点必须保留人类反馈?听众收益理解多智能体系统为什么常常停留在“伪协作”阶段:问题不只是 Agent 不够多,而是缺少反馈、继承和经验流动机制。获得一套基于 GEP 的自进化 Swarm 思路:如何把失败日志、专家判断和人工修正压缩成策略基因,让 Agent 团队越用越有经验。重新理解人在 Agent 系统中的位置:从微操流程的人,转向定义边界、反馈和进化规则的人,用更低的协调成本驾驭更复杂的智能体系统。除此之外,本次大会还策划了AI Infra、推理工程与异构计算、超级个体与蜂群智能的共生进化、迈向机器人 AGI 的关键技术与产业实践、Agent 安全:从风险到可控、大模型效率工程与 Agent 系统实践、AI Agent 高价值商业场景实战等 10 个专题论坛,届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 50+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。大会限时早鸟票享 9 折专属优惠,现在报名立减 580,更多详情可扫码或联系票务经理 13269078023 进行咨
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