6.3 自我改进机制
在通用 AI Agent 中，自我改进机制是智能体不断优化自身性能的关键过程。智能体通过持续监控和评估自身行为的效果，识别性能瓶颈和问题所在，然后针对性地调整策略、更新知识或改进模型结构。这种机制使智能体能够在复杂多变的环境中不断提升效率和准确性，更好地适应新任务和新场景。
6.3.1 自动超参数优化（AutoML）
在通用AI Agent中，自动超参数优化（AutoML） 是提升模型性能、降低人工干预的关键技术。它通过自动化的方式优化模型的超参数、网络结构、特征工程等，使AI Agent能够快速适应复杂任务并保持高效性。
1. AutoML在通用AI Agent中的核心作用
AI Agent需要处理多任务、动态环境和多样化数据，其性能高度依赖于超参数的合理配置。AutoML通过自动化以下流程，显著提升Agent的泛化能力和开发效率：
- 超参数优化（HPO）：自动搜索学习率、批量大小、网络层数等关键参数。
- 神经架构搜索（NAS）：自动设计深度学习模型的网络结构（如卷积神经网络、Transformer等）。
- 特征工程：自动选择或生成有效特征，提升模型输入质量。
- 模型选择与集成：根据任务需求自动选择最优模型或组合多个模型。
2.关键技术与方法
（1）超参数优化（HPO）：目标是在超参数搜索空间中找到最优组合，提升模型性能。常用算法如下：
- 随机搜索（Random Search）：随机采样超参数组合，简单高效，但可能低效。
- 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：利用概率模型（如高斯过程）预测超参数组合的性能，逐步收敛到最优解。
- 强化学习（RL）：将超参数搜索视为马尔可夫决策过程（MDP），通过试错学习最优策略（如Google的AutoML）。
- 进化算法（Evolutionary Algorithms）：模拟自然选择，通过变异、交叉等操作迭代优化超参数。
- 基于梯度的方法：如AMBER、DARTS，将超参数离散化为连续变量，通过梯度下降优化。
（2）神经架构搜索（NAS）：目标是自动设计深度神经网络的结构（如层数、连接方式、激活函数等）。常用算法如下：
- 基于强化学习的NAS：使用RL代理生成网络结构并评估性能（如Google的NASNet）。
- 基于进化算法的NAS：通过遗传算法迭代优化网络结构（如ENAS）。
- 基于梯度的NAS：将网络结构参数化，通过梯度下降优化（如DARTS）。
- One-Shot NAS：