arXiv · cs.AI · Zhuosong Jiang, Chengxu Wu, Junqi Liu, Yujie Yi, Siqin Wang, Zhixuan Huang, Jinqian Jiang, Lijun Xiao, Jianxun Li, Yongyang Pan, Jieran Wang, Shiqi Shen, Fei Liu, Xinyu Lin · 8 小时前模型评分52
LegoEnv 用模块化重组构建可自我演化的智能体环境
LegoEnv: Self-Evolving Agentic Environments via Modular Recombination
导读
LegoEnv 提出以可复用的环境原子（意图、规则、数据、服务器）组合出智能体训练环境，并在环境无法给出可靠反馈时演化这些原子。研究团队基于 223 个应用构建了 5,465 个经过验证的环境，一轮演化把可解环境占比从 71.6% 提升到 88.3%。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 存在未解决的相邻类别：ai-tooling，需要人工复核。
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “To instantiate this paradigm, we introduce LegoEnv, which builds 5,465 verified environments over 223 applications, and one round of evolution raises the share of solvable environments from 71.6% to 88.3%.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org