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原標題：用AI自動設計智能體，數學提分25.9%，遠超手工設計
關鍵字：智能,基線,算法,發現,任務
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心報道
編輯：陳陳、小舟基于 ADAS 所發現的智能體的性能大大優于最先進的手工設計的基線。基礎模型 (FM) 如 GPT 和 Claude ，正在成為通用智能體的強有力支持，被越來越多的用于多種推理和規劃任務。
然而，在解決問題時，需要的智能體通常是具有多個組件的復合智能體系統，而不是單片模型查詢 。此外，為了使智能體能夠解決復雜的現實世界任務，它們通常需要訪問外部工具，例如搜索引擎、代碼執行和數據庫查詢。
因此，人們提出了許多有效的智能體系統構建塊，例如思維鏈規劃和推理、記憶結構、工具使用和自我反思。盡管這些智能體已經在各種應用中取得了顯著的成功，但開發這些構建塊并將它們組合成復雜的智能體系統通常需要特定領域的手動調整以及研究人員和工程師的大量努力。
然而，機器學習的歷史告訴我們，手工設計的解決方案最終會被模型學習到的解決方案所取代。
本文，來自不列顛哥倫比亞大學、非營利人工智能研究機構 Vector Institute 等的研究者制定了一個新的研究領域，即智能體系統的自動化設計（ADAS，Automated Design of Agentic Systems），并提出了一種

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