A Alibaba lançou recentemente uma estrutura de treinamento de agentes inteligentes "autoevolutiva" de ponta a ponta: o AgentEvolver, que integra três mecanismos — questionamento, navegação e autoatribuição — em um único sistema. Isso permite que agentes inteligentes iterem continuamente dentro de seu ambiente, eliminando a necessidade de rotulagem manual constante de dados. O AgentEvolver 7B alcançou uma pontuação média de 32,4% no AppWorld com média de 8 pontos e 57,9% no BFCL-v3, com uma pontuação média de 45,2%, superando a linha de base do 14B. A versão 14B foi ainda mais aprimorada, atingindo uma pontuação média de 57,6% e um desempenho máximo de 73,1%. As atualizações futuras darão suporte à evolução colaborativa multiagente e a um processo de otimização conjunta em circuito fechado de três estágios, envolvendo investigação, busca e atribuição. #AgenteIA #AgenteEvolutivo
github：github.com/modelscope/Age…
