AgenticEvolve：持久智能体驱动进化程序搜索

2026年10月23日，arXiv 人工智能板块刊出 Ze-Yu Peng 等作者的论文，提出 AgenticEvolve 进化程序搜索框架。据该论文，框架中每个 island 由持久化大语言模型智能体驱动，智能体在两次评估之间对候选程序进行设计与运行实验。论文称，在两个启发式设计任务、三个大语言模型上，AgenticEvolve 的程序质量优于禁用实验的 No-analysis 和 OpenEvolve，并以远少于基线的评估次数达到其最终质量，成本相当。目前报道仅涉及论文发布与上述实验结论，未提及代码、数据或部署等后续进展。以上均为论文作者陈述，尚待独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。