在大模型技术席卷全球的浪潮中，多AI智能体系统的构建与优化始终是科研突破与场景落地的”卡脖子”难题。今天， 我们正式发布全球首个AI智能体自进化开源框架——EvoAgentX，用”自我进化”重新定义AI系统的开发范式！
为什么我们需要EvoAgentX？
当前多智能体系统面临两大困境：
- 构建复杂：从智能体选型到工作流设计，传统开发流程需要专业团队投入数周时间；
- 静态固化：系统部署后无法适应新需求，每次迭代都需人工重构，陷入低效循环。
作为一个专注AI实际落地与应用的创新团队，我们秉持“让AI自主思考和进化”的愿景，打造了EvoAgentX框架。通过引入自我进化机制，EvoAgentX赋予了多智能体系统”越用越聪明”的能力。用户只需提出任务目标，系统即可自动完成工作流构建、智能体配置、任务执行与持续优化，实现从构建到迭代的全流程自适应，彻底摆脱繁琐的人工干预和低效的重构周期。
EvoAgentX的三大革新突破
一键生成智能体工作流
告别繁琐的手工设计！只需输入任务描述（如”分析A股财报数据并生成可视化报告”），系统即可自动拆解任务、匹配智能体角色、生成交互逻辑；传统需要数天的手工搭建的流程，现在仅需5分钟即可完成。
多维度自进化能力
让AI系统具备”学习力”：EvoAgentX集成面向智能体提示词、工作流结构和记忆机制的多维度进化算法，实现AI智能体的持续自我优化，提升长期适应性和协同效率。
全链路评估体系
内置标准任务环境和评估指标，支持对多智能体系统的表现进行量化分析，同时支持MCP对接场景工具实现垂类环境交互及快速反馈，为系统性优化和科研实验提供一致、可复现的测试基准。
EvoAgentX的架构介绍
为了支持AI智能体的持续优化与自我演化，EvoAgentX构建了一个由多个功能层组成的模块化架构，涵盖了从AI智能体的底层组件到进化机制的完整链路。系统的整体架构如下：
- 基础组件层：提供框架运行的通用能力支持，如基础模块、日志管理等，确保系统具备良好的适用性和可扩展性。
- 智能体层：包含构建AI智能体的核心模块，包括大语言模型、记忆模块、动作执行组件等，用于定义AI智能体的核心功能与外部交互能力。
- 工作流层：构建和管理一个面向复杂任务的多智能体系统，包括工作流图、智能体管理等组件，适用于多阶段、多任务、多角色的智能体任务。
- 进化层：聚焦AI智能体系统的优化功能，提供针对智能体提示词、工作流结构及记忆机制的多维度优化器，助力AI智能体的持续进化。
- 评估层：提供灵活的性能评估机制，支持对AI智能体系统的有效性和泛化能力进行可定量的评估。
实验室验证
在HotPotQA（多跳问答）、MBPP（代码生成）、MATH（数学推理）三大基准测试中，EvoAgentX优化后的系统性能平均提升8%-13%。
真实场景验证
1. 场景1：简历智能匹配，输入候选人PDF简历，系统自动检索互联网职位信息并推荐匹配岗位。
2. 场景2：A股财报分析，从数据抓取、清洗到可视化报告生成，且可随市场变化动态优化分析逻辑。
开源赋能生态共建
我们选择将EvoAgentX开源，是因为相信：
- 降低技术门槛：让每个开发者都能参与智能体创新；
- 加速生态进化：社区贡献的优化方案将反哺框架能力；
- 推动范式变革：从”人工调试”迈向”自主进化”的新纪元。
我们坚信：真正的AI伙伴应当具备自主感知需求、动态规划目标、持续迭代策略的能力。通过EvoAgentX，我们可以构建一个开放的自进化智能体生态：
- 每个智能体都能根据任务自动优化策略；
- 每个开发者都能共享生态进化成果；
- 每个行业都将拥有可持续进化的AI解决方案。
立即体验EvoAgentX
访问GitHub获取最新代码：https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX
阅读开发者文档快速入门： https://evoagentx.github.io/EvoAgentX
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