NICE59期 | Agent进入下一篇章！Alita：不靠人工预设，自己造MCP自我进化的AI
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Agent进入下一篇章！Alita：不靠人工预设，自己造MCP自我进化的AI
2025. 6.1周日10:30-11:30北京时间
这篇论文提出了一个非常有趣且实用的想法：让Agent主动创造用于解决MCP的工具，实现自我进化。这些工具既可以是从网上检索的开源工具，也可以是Agent借助代码生成能力自主编写的。
相比之下，传统冲GAIA榜单的方法通常是手动构造大量特定Agent，或者为了实现完全自动化，又堆叠出繁复的workflow。虽然这些系统可以在榜单上取得好成绩，但在实际应用中效果往往不佳。
Alita的做法则更具通用性与实效性：通过试错让Agent自主探索并创造工具，持续扩充其工具库，从而将原本依赖多次尝试（pass@k）的任务，转化为一次成功（pass@1）。随着工具的积累和使用，Agent的能力不断增强，达到“越做越熟练”的效果。
此外，Alita还提出了“Agent蒸馏”的思想：由大模型构建高质量工具，再由小模型调用这些工具。这种方式类似于“用大号装备小号”，不仅提升了小模型的实用能力，也使其在特定领域具备更强的任务完成能力。
裘嘉豪，普林斯顿博士生，导师王梦迪老师。研究方向LLMalignment,Agent,AI4Science。在ICML,NeurIPS,ICLR,AAAI,ICRA，EMNLP等会议发表多篇论文。
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