EvoGroup：面向共享上下文群体智能体的自进化框架

EvoGroup 让群体智能体从六工具冷启动自进化，作者报告基准成绩提升。

资讯摘要

论文提出 EvoGroup（EvoG），一种面向群体智能体的自进化框架，从仅含六个工具的最小冷启动开始，通过与共享上下文交互逐步适应。它依据置信度和任务结果筛选信息量大的轨迹，对低置信度情形引导自我反思，再由分析智能体渐进披露并分桶归纳，指导进化智能体修订框架。作者报告在 EverMemBench 留出集上 pass@1 从 71.07% 提升至 89.58%，超过 Claude Code 的 85.83%。

要点速读

1. EvoG 从六工具最小冷启动出发，通过共享上下文交互自我进化。
2. 作者报告 EverMemBench 留出集 pass@1 由 71.07% 升至 89.58%，高于 Claude Code 的 85.83%。
3. 冻结进化后框架在未见过的 GroupMemBench 上测试，作者称其优于记忆基线与人工设计框架。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成，可能存在理解偏差；具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/11/5 08:00:38（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。