引言

在人工智能以前所未有的速度席卷全球的今天，似乎每天都在见证奇迹。从大模型的对答如流，到Sora的以假乱真，再到DeepSeek的深度思考，大语言模型（LLM）在模拟人类语言和创造力方面，已经达到了令人惊叹的高度。而现在研究者们正在探索一个更加令人兴奋的前沿领域：让AI学会自我反思、自我改进，甚至重写自己的"思维逻辑"。

今天分享的这篇文章，作者构建了一套能够自我进化的AI智能体系统，并在经典桌游《卡坦岛》中验证了这一技术的可行性，这或许是决定AI能否在金融、科研、自动驾驶等核心领域实现真正突破的关键。https://arxiv.org/pdf/2506.04651

背景介绍

尽管当前的大语言模型在许多任务上表现出色，但它们在一个关键能力上仍然存在明显短板：长期战略规划。这个问题的根源在于，「现有的AI系统主要是为了生成局部连贯的文本而训练的，而非为了实现长期目标的最优决策」。

为了更好地理解这个问题，研究团队选择了一个绝佳的测试平台：《卡坦岛》桌游。这款游戏完美地融合了运气和策略，需要玩家在资源管理、领土扩张和外交谈判之间找到平衡。在这个游戏中，玩家需要收集和交易资源来建造定居点和道路，最终目标是率先获得10个胜利点。游戏的复杂性在于，每一步决策都会影响到未来多轮的发展，而且还要应对骰子的随机性和对手的策略变化。这些挑战与现实世界中的许多战略决策问题高度相似。

为此，作者提出了一个核心问题：能否让AI智能体在这样的复杂环境中自主学习和改进，从而突破长期规划的瓶颈？为此，他们构建一个**「多智能体协作的自进化系统，让不同角色的AI智能体各司其职，共同推动系统的持续改进」**。

本文方法

为了实现AI的自我进化，作者设计了一套“四层渐进式智能体架构”。这套架构就像一个生物的进化阶梯，让AI从一个最基础的游戏执行者，一步步成长为一个能够自主重写核心逻辑的复杂系统。「第一层：基础智能体（The Rookie）」 直接将游戏环境的原始信息（比如你有什么资源、可以做什么）喂给大语言模型，让它“裸考”上阵。这一层没有任何花哨的技巧，目的就是测试LLM在最自然状态下的游戏水平，为后续的进化提供一个最基础的性能参照。

「第二层：结构化智能体（The Apprentice）」 这一层，AI开始接受“人类导师”的指导。研究者通过精心设计的“提示词”（Prompt），将人类专家的游戏策略和经验知识，如“开局时优先抢占高概率的资源点”、“优先建造城市以加速资源积累”等，系统地灌输给AI。这代表了当前主流的AI应用方式——通过高质量的人类知识来提升AI性能。它成为了衡量“自我进化”效果的一个关键对比基准。

「第三层：提示词进化智能体（The Thinker）」 从这一层开始，系统不再依赖人类导师，而是进入了“自我反思”的阶段。研究团队创造了一个包含两个角色的AI协作体系：“玩家AI”和“进化者AI”。

• 「玩家AI（Player Agent）」：负责下场打游戏。
• 「进化者AI（Evolver Agent）」：则像一个金牌教练，站在场边观察“玩家”的每一场对局。比赛结束后，它会深入分析胜负的原因，总结经验教训，然后自主上网搜索更高级的策略，最终动手修改“玩家AI”所使用的那一套“战术手册”（即提示词）。

这个过程会不断循环，每一轮游戏结束后，“战术手册”都会被优化得更强一点。AI通过这种方式，自主地发现了什么样的策略指导才是最有效的，从而摆脱了对人类经验的依赖。

「第四层：智能体进化系统（The Grandmaster）」 这是本次研究的终极形态，一个能够自主重写“游戏逻辑代码”的AI系统。如果说第三层是AI学会了写“战术手册”，那么第四层就是AI学会了改造自己的“大脑”。这个系统被设计成一个分工明确的“AI研究团队”，包含六个高度专业化的智能体：

1. 「进化者（Evolver）」：担任“项目总监”，负责协调整个团队的工作流程。
2. 「分析者（Analyzer）」：担任“数据分析师”，精准诊断每场游戏的败因。
3. 「研究者（Researcher）」：担任“文献研究员”，负责查阅代码库和网络资料，寻找改进灵感。
4. 「战略家（Strategizer）」：担任“首席战略官”，提出高层次的战略改进方向。
5. 「编码者（Coder）」：担任“程序员”，负责将新的战略思想，转化为实实在在的代码，并重写“玩家AI”的程序。
6. 「玩家（Player）」：作为“运动员”，使用团队最新开发的代码上场比赛。

这个六个Agent完美模拟了人类科学研究的完整流程：观察、分析、假设、验证、迭代。它不再仅仅是优化策略，而是在最底层的代码逻辑上进行创新和重构。

实验结果：

作者将这些不同层次的AI智能体，与《卡坦岛》游戏平台中最强的传统AI机器人（AlphaBeta）进行了数千场激烈的对决。「实验结果证明了“自我进化”的能力」。

「压倒性的性能优势」：在所有参与测试的大模型（包括GPT-4o、Claude 3.7等）中，凡是具备自进化能力的智能体，其表现都远超静态的基线系统。其中，由Claude 3.7驱动的“提示词进化智能体”（PromptEvolver）表现最为惊人，平均得分暴涨了95%！这表明了自我进化机制能够有效解锁并释放AI的深层潜力。**「基础模型能力限制」**不同的大语言模型在进化过程中，展现出了截然不同的“个性”和学习模式。这说明AI的进化并非千篇一律，其最终能达到的高度，依然受基础模型能力的限制。其中：

「Claude 3.7」 像一个“全能战略家”，系统性地构建了一套覆盖全局的详细战略，从开局布局到资源管理，再到外交策略，面面俱到，因此性能提升也最为显著。

「GPT-4o」 则像一个“务实的工程师”，它没有进行大刀阔斧的改革，而是专注于在游戏中期进行精细的策略微调和技术优化，稳扎稳打地提升胜率。

「Mistral Large」 则表现得相对挣扎，其进化更像是“亡羊补牢”，缺乏深度的战略思考。

「代码级进化的惊人潜力」：尽管在得分上还未完全超越更简单的进化模型，但“智能体进化系统”（AgentEvolver）证明了**「AI完全有能力在不依赖任何人类文档的情况下，通过自主探索和试错，理解一个复杂的软件系统」**（游戏API），并从零开始编写、调试和优化自己的核心代码。这项能力预示着，未来的AI或许能够自主维护和升级复杂的软件系统，自动修复安全漏洞甚至优化算法，从而实现真正的自主化。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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