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2026/1/16 20:00:09
Agent0是一种突破性框架，实现了完全无需人类数据的智能体自我进化。它采用双智能体协同架构：Curriculum Agent生成挑战性任务，Executor Agent解决任务并使用代码解释器提升能力。通过不确定性奖励、工具使用奖励和ADPO算法，Agent0能够持续提升任务复杂度与模型能力，在数学和通用推理任务上表现优异，让模型成为自己的老师、对手与工具使用者。
当前大模型（LLM）在复杂推理任务上表现优异，但训练方式存在明显瓶颈：
- 依赖人类数据：RLHF、RLVR 等方法需要大量人工标注，成本高、扩展性差。
- 自我进化受限：现有方法如 Self-Play、Self-Enhancement 等，受限于模型自身知识，任务复杂度容易“卡死”。
- 工具使用薄弱：多数方法仅支持单轮推理，缺乏对代码执行器等外部工具的深度融合。
Agent0 的突破：
首次实现完全无数据、无人类干预的智能体自我进化，集成代码解释器，推动任务难度与模型能力同步提升。
Agent0 框架概览：双智能体协同进化
Agent0 的核心是一个协同进化循环，包含两个角色：
| 角色 | 职责 |
|---|---|
| Curriculum Agent | 生成具有挑战性的任务，推动 Executor 学习 |
| Executor Agent | 解决任务，并通过工具使用提升能力 |
两者从同一基础模型初始化，轮流训练、互相促进，形成“螺旋上升”的进化路径。
图 1：Agent0 的协同进化框架。左为 Curriculum Agent，右为 Executor Agent，工具集成驱动任务复杂度与能力同步提升。
如何让智能体“自我成长”？
1. Curriculum Agent：生成“刚刚好”的难题
Curriculum Agent 的目标不是随便出题，而是精准挑战 Executor 的能力边界。它通过以下奖励信号优化任务生成：
| 奖励类型 | 说明 |
|---|---|
| 不确定性奖励 | Executor 对任务答案越不确定（self-consistency ≈ 0.5），奖励越高 |
| 工具使用奖励 | Executor 使用代码解释器越频繁，奖励越高 |
| 重复惩罚 | 避免任务重复，鼓励多样性 |
公式：Curriculum Agent 的综合奖励函数
2. Executor Agent：在“模糊标签”下学习
Executor Agent 的训练面临一个挑战：没有标准答案。Agent0 采用以下策略：
- 伪标签：通过多数投票（majority voting）生成答案标签
- 模糊性感知优化（ADPO）：
- 对高模糊性任务（low consistency）降低学习权重
- 动态调整 PPO 的上剪切边界，鼓励探索低概率但潜在正确的推理路径
图 3：标准 PPO 的上剪切机制限制了低概率 token 的探索，ADPO 动态放宽边界，促进新推理路径浮现
3. 工具集成：代码解释器不是“外挂”，是“进化引擎”
- Executor 可在推理过程中调用 Python 代码（如计算、验证、模拟）
- Curriculum Agent 被显式奖励生成需要工具使用的任务
- 结果：任务复杂度与工具依赖度同步提升，形成正向循环
Agent0 有多强？
✅ 数学推理任务（Table 1）
表 1：数学推理任务结果，Agent0 在所有基准上显著超越基础模型与其他无数据方法
✅ 通用推理任务（Table 2）
表 2：通用推理任务结果，Agent0 展现出强泛化能力
Agent0 为什么有效？
✅ 迭代进化有效（Figure 4）
图 4：随着迭代进行，数学与通用推理任务性能持续提升
✅ 工具使用与任务难度同步提升（Table 5）
说明：任务变难，工具依赖增强，进化有效
✅ 多轮推理显著提升（Table 9）
案例：题目如何变难？
| 迭代 | 题目类型 | 示例 |
|---|---|---|
| Iter 1 | 初级几何 | 正方形内最小点数问题 |
| Iter 2 | 组合优化 | 棋盘染色问题 |
| Iter 3 | 数列+模运算 | 递归数列模 1000 余数问题 |
题目从“高中竞赛”进化到“奥赛级别”，Agent0 自己出题、自己解、自己变强。
Agent0 的意义
| 维度 | 突破 |
|---|---|
| 数据 | 完全无需人类标注，打破数据瓶颈 |
| 工具 | 深度集成代码解释器，推动工具使用能力进化 |
| 训练 | 提出 ADPO，解决伪标签噪声与探索不足问题 |
| 泛化 | 数学能力可迁移至通用推理任务 |
一句话总结：
Agent0 不是“训练模型”，而是让模型自己成为自己的老师、对手与工具使用者。
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- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
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- 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
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- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
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- Transformer结构简介
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- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
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