SEAL框架解决智能体与环境协同进化难题

2026年11月4日，arXiv平台发表相关论文，由Yihao Hu等研究者提出并验证了名为SEAL的框架。该框架旨在解决智能体训练过程中出现的Agent-Learning Environment Misalignment（ALEM）问题，即智能体与学习环境之间的不匹配现象。 SEAL框架的核心机制是通过协同共进化（synergistic co-evolution），同步调整智能体的策略与学习环境的参数。这种双向调节方式意在消除智能体能力变化与环境支持度之间的滞后或偏差，从而实现两者的动态对齐。目前该方案已在学术论文中展示了其理论基础及验证结果。

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