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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内容提要
该研究提出了智能体系统的自动化设计（ADAS）的新研究领域，并介绍了一种名为元智能体搜索的简单但有效的ADAS算法。实验结果表明，基于ADAS的智能体性能优于手工设计的基线。该研究还展示了元智能体搜索在不同领域的迁移性和泛化性。
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关键要点
- 该研究提出了智能体系统的自动化设计（ADAS）新领域。
- 元智能体搜索是一种简单但有效的ADAS算法，能够自动创建强大的智能体系统设计。
- 基于ADAS的智能体性能显著优于手工设计的基线，实验结果显示在多个任务中有显著提升。
- ADAS算法的三个关键组成部分是搜索空间、搜索算法和评估函数。
- 搜索空间定义了可以被表征和发现的智能体系统。
- 搜索算法探索搜索空间，需考虑探索与利用的权衡。
- 评估函数用于评估候选智能体的性能、成本、延迟或安全性等指标。
- 元智能体搜索的核心思想是通过迭代编程创建新智能体，并将其添加到智能体存储库中。
- 实验结果表明，发现的智能体在多个任务上均优于基线手工设计的智能体。
- 研究展示了所发现智能体的迁移性和泛化性，能够在不同领域表现良好。
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