arXiv发布EvoMCP自进化MCP智能体框架

Kepeng Lin等人于2026年10月30日在arXiv cs.AI分类提交了论文《EvoMCP: Co-evolving MCP agents and training data》(v1)，该论文提出了一种MCP智能体与训练数据互进化的框架方法。 EvoMCP通过任务进化将能力缺口转化为可执行任务，并利用轨迹进化结合可复用技能恢复失败演示，形成闭环机制使新任务作为后续进化的种子，实现监督微调的迭代优化。 该框架在Toolathlon、MCPMark和MCP-Atlas三个基准测试上分别取得了16.5%、10.2%和12.6%的绝对性能提升。

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