AgenticEvolve 进化编程搜索框架发布

Ze-Yu Peng 等人提出 AgenticEvolve 进化程序搜索框架，并在 arXiv 发表相关成果。该框架引入持久化 LLM 智能体，使其在每个岛屿运行期间设计并执行实验，利用候选程序评估间隙提升搜索效率。 实验结果显示，AgenticEvolve 在两个启发式设计任务和十二个公式发现问题上表现优于 No-analysis 和 OpenEvolve 基线。相比关闭实验环节的同配置基线，该框架以更少的评估次数达到同等质量，且总体成本具有可比性。 研究团队已发布源代码，旨在量化实验环节对程序搜索性能的实际贡献，为衡量持久化智能体在进化编程中的作用提供验证工具。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。