AI 智能体 - 学习与适应能力

2025-12-02
浙江
本文字数：6518 字
阅读完需：约 21 分钟

📖 前言：从“静态程序”到“数字生命”

在传统的软件工程中，代码一旦部署，其行为就是确定的。if 条件不会自己改变，数据库的查询逻辑也不会因为查询了一万次而变得更聪明。然而，AI 智能体（AI Agents）的出现打破了这一僵局。

我们正处于一个范式转移的时刻：从构建工具，转向构建能够进化的系统。

如果一个智能体在面对第 100 个用户时，表现得和面对第 1 个用户时一模一样，那么它就是一个失败的智能体。真正的智能体（Agentic AI）必须具备 学习与适应（Learning and Adaptation） 的能力——它们应该像新员工一样，从错误中吸取教训，从反馈中优化策略，甚至修改自己的代码以适应不断变化的环境。

本文将带你深入 AI 进化的核心，解构从 强化学习 (RL) 到 直接偏好优化 (DPO) 的技术原理，剖析 SICA 和 AlphaEvolve 等前沿案例，并手把手教你使用 LangChain 架构，赋予你的智能体自我进化的能力。

第一部分：智能体学习的认知光谱

在讨论“学习”时，我们需要明确：对于基于大语言模型（LLM）的智能体而言，“学习”有着不同的层次和定义。

1.1 权重更新 vs 上下文适应

智能体的学习主要分为两种物理形态：

参数知识（Parametric Knowledge）更新：
定义：通过训练（Training）或微调（Fine-tuning）改变神经网络的权重。
特点：这是“刻在脑子里”的知识。
技术：SFT（监督微调）、RLHF（人类反馈强化学习）、PPO、DPO。
适用场景：让模型学会一种全新的语言、掌握企业内部的特殊代码规范、或者彻底改变其价值观。
非参数知识（Non-Parametric Knowledge）/ 上下文学习（In-Context Learning）：
定义：模型权重不变，通过改变“短期记忆”（Prompt/Context）或“长期记忆”（RAG/Vector DB）来改变行为。
特点：这是“写在笔记本上”的知识，随时可查，随时可改。
技术：RAG、Few-Shot Prompting、Memory Reflection。
适用场景：绝大多数应用层开发。让智能体记住用户喜好、适应新的 API 文档、从昨天的错误中调整今天的策略。

1.2 学习机制全景图

第二部分：硬核对齐——PPO 与 DPO 的进化

当我们需要深度调整智能体的“直觉”和“偏好”时，仅仅依靠提示词是不够的。这时我们需要触及模型的灵魂——权重。

2.1 近端策略优化 (PPO)：稳健的“教练”

PPO (Proximal Policy Optimization) 是强化学习领域的明星算法，也是 ChatGPT 早期训练的核心功臣（RLHF 阶段）。

核心痛点：在强化学习中，如果模型步子迈得太大（策略更新太激进），很容易导致模型“崩溃”，变得胡言乱语。
PPO 的解决方案：裁剪（Clipping）机制。
它在旧策略和新策略之间画了一个“信任圈”（Trust Region）。
如果新策略偏离旧策略太远（差异过大），PPO 会强制“刹车”，忽略超出的部分。
比喻：就像教一个人打高尔夫球，教练允许你微调姿势，但如果你突然想尝试“倒立击球”，教练会立刻制止你，让你回到稍微改进的姿势上。

2.2 直接偏好优化 (DPO)：去中介化的革命

DPO (Direct Preference Optimization) 是 2023-2024 年兴起的新贵，它正在取代 PPO 在 LLM 对齐中的地位。

PPO 的问题（两步走的繁琐）：
先训练一个奖励模型（Reward Model），充当“裁判”。
再用 PPO 训练 LLM，让它去取悦“裁判”。
缺点：训练不稳定，资源消耗巨大，且 LLM 容易学会“欺骗”裁判（Reward Hacking）。
DPO 的创新（一步到位）：
DPO 不需要奖励模型。
它直接利用人类的偏好数据（数据对： $Y_{w i n}$ 优于 $Y_{l o s e}$ ）来构建损失函数。
数学魔法：DPO 证明了，优化人类偏好等同于优化一个特定的分类问题。
指令：“增加生成 $Y_{w i n}$ 的概率，同时减少生成 $Y_{l o s e}$ 的概率。”
优势：更稳、更快、更省显存。

第三部分：前沿案例研究——自我进化的数字物种

如果说 PPO/DPO 还需要人类干预，那么 SICA 和 AlphaEvolve 则展示了智能体自我进化的未来。

3.1 SICA：能够修改自己源码的智能体

Self-Improving Coding Agent (SICA) 是一个令人兴奋但也令人细思极恐的实验。它打破了“程序”与“程序员”的界限。

衔尾蛇循环 (The Ouroboros Loop)

SICA 的运行逻辑是一个完美的闭环：

基准测试：SICA 运行当前版本的自己，解决一组编程题。
反思与选择：它查看历史存档，选择表现最好的“自我版本”。
自我修改：它阅读自己的源代码，分析哪里写得不好（例如：搜索效率低、内存占用高）。
进化：它编写补丁，修改自己的源码（例如：引入 AST 解析器来替代正则表达式查找）。
重生：新版本的 SICA 启动，进入下一轮循环。

进化成果

SICA 最初只是简单的文件覆盖，后来它“发明”了：

差异增强智能编辑器：只修改变动的部分，而非重写整个文件。
混合符号定位器：结合 AST 和文本搜索来定位代码定义，大幅提升了自身导航代码库的速度。

3.2 AlphaEvolve：算法的达尔文进化

Google DeepMind 的 AlphaEvolve 则专注于发现新的数学算法。

架构：Gemini Flash（发散思维，提出海量算法草案） + Gemini Pro（收敛思维，深度评估与优化）。
成就：
在 Google 数据中心，它发现了更优的调度算法，降低了 0.7% 的全球算力消耗。
发现了 4x4 复值矩阵乘法的新算法，打破了人类数十年的记录。

第四部分：实际应用场景——从理论到落地

在企业级应用中，我们通常不会让智能体随意修改自己的底层代码（风险太大），但我们会广泛使用上下文学习和在线适应。

4.1 个性化金融交易机器人

机制：在线学习 (Online Learning) + 强化学习。
场景：机器人不仅依据预设的 MACD 指标交易。它会实时监控市场波动率。当发现最近一周“动量策略”失效而“均值回归策略”赚钱时，它会动态调整内部权重，适应当前的市场情绪。

4.2 “越用越顺手”的 IDE 编码助手

机制：RAG + 记忆适应。
场景：刚开始，助手不知道你的代码风格。当你多次修正它（例如：“团队用下划线命名法，不用驼峰”），它会将这条规则写入长期记忆。下一次，即使在新项目中，它也会自动应用这一规则。

4.3 自适应 UI/UX 的 App 智能体

机制：无监督学习 + A/B 测试。
场景：智能体监控用户在 App 内的点击热力图。如果发现老年用户经常在“设置”页面迷路，智能体会在运行时动态简化 UI 结构，或者主动弹窗询问：“需要把字体调大吗？”

第五部分：LangChain 实战——构建“可学习”的智能体

接下来，我们将使用 LangChain v0.3 (LCEL) 语法，构建具有三种不同学习能力的智能体。

环境准备

pip install langchain langchain-openai langchain-chroma chromadb

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实战一：In-Context Learning (少样本动态适应)

这是最基础但也最实用的“学习”。智能体并不真的记住了什么，但它能根据当前任务，动态从数据库中检索最相关的“教学案例”，从而瞬间“学会”如何处理新任务。

场景：一个 SQL 生成智能体。它本身不懂复杂的企业表结构，但我们有一个“优质 SQL 案例库”。

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, FewShotChatMessagePromptTemplatefrom langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelectorfrom langchain_chroma import Chromafrom langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI
# 1. 准备“教材”：已知的优质问答对examples = [    {"input": "查询所有活跃用户的邮箱", "output": "SELECT email FROM users WHERE status = 'active';"},    {"input": "统计每个部门的平均薪资", "output": "SELECT dept_id, AVG(salary) FROM employees GROUP BY dept_id;"},    {"input": "查找过去30天未登录的用户", "output": "SELECT id FROM users WHERE last_login < NOW() - INTERVAL '30 days';"},]
# 2. 构建示例选择器：基于语义相似度动态挑选“教材”# 这就是智能体的“联想学习”能力example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(    examples,    OpenAIEmbeddings(),    Chroma,    k=1, # 每次只选 1 个最相似的例子，节省 Token)
# 3. 定义少样本提示模板example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(    [        ("human", "{input}"),        ("ai", "{output}"),    ])
few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(    example_selector=example_selector,    example_prompt=example_prompt,)
# 4. 构建最终的系统提示final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(    [        ("system", "你是一个 SQL 专家。根据参考示例，将用户的自然语言转换为 SQL。"),        few_shot_prompt, # 动态插入学习到的例子        ("human", "{input}"),    ])
# 5. 运行链model = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)chain = final_prompt | model
# 测试：智能体通过检索“统计部门薪资”的例子，学会了 GROUP BY 的用法response = chain.invoke({"input": "计算每个班级的学生人数"})print(f"生成的 SQL: {response.content}")# 预期输出: SELECT class_id, COUNT(*) FROM students GROUP BY class_id;

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实战二：Feedback Loop (基于反馈的自我修正学习)

这个模式模拟了人类的学习过程：尝试 -> 失败 -> 反思 -> 成功。虽然模型权重没变，但通过将错误信息作为上下文反馈给模型，它在当前会话中“学会”了如何解决问题。

场景：一个 Python 代码生成器，如果代码运行报错，它会分析错误并自我修正。

from langchain_core.tools import toolfrom langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessagefrom langgraph.graph import StateGraph, ENDfrom typing import TypedDict, List, Annotatedimport operator
# 1. 定义工具：代码执行器@tooldef execute_python(code: str):    """执行 Python 代码并返回结果或错误信息"""    try:        # 警告：生产环境请使用沙箱！        exec_globals = {}        exec(code, exec_globals)        return f"执行成功。结果: {exec_globals.get('result', 'No result variable')}"    except Exception as e:        return f"执行错误: {str(e)}"
# 2. 定义状态class AgentState(TypedDict):    messages: Annotated[List[HumanMessage | AIMessage], operator.add]    code: str    error: str    iterations: int
# 3. 定义节点逻辑
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
def generate_code(state: AgentState):    """生成或修改代码"""    messages = state['messages']    error = state.get('error', '')        if error:        # 学习模式：基于错误信息进行修正        prompt = f"上一次的代码执行报错了：{error}。请分析原因并修复代码。只返回代码，不要Markdown。"        messages.append(HumanMessage(content=prompt))    else:        # 初始模式        prompt = "请编写 Python 代码计算：斐波那契数列的第 10 位。将结果赋值给变量 'result'。只返回代码。"        messages.append(HumanMessage(content=prompt))            response = llm.invoke(messages)    code = response.content.replace("```python", "").replace("```", "").strip()    return {"code": code, "messages": [response], "iterations": state['iterations'] + 1}
def execute_and_evaluate(state: AgentState):    """运行代码并评估"""    code = state['code']    result = execute_python.invoke(code)        if "执行错误" in result:        return {"error": result}    else:        return {"error": "", "final_result": result}
def should_continue(state: AgentState):    """决定是继续学习还是结束"""    if not state['error']:        return "end"    if state['iterations'] > 3:        return "end" # 止损    return "retry"
# 4. 构建图 (LangGraph)workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("coder", generate_code)workflow.add_node("executor", execute_and_evaluate)
workflow.set_entry_point("coder")workflow.add_edge("coder", "executor")
workflow.add_conditional_edges(    "executor",    should_continue,    {        "retry": "coder", # 有错误，回炉重造        "end": END        # 成功，结束    })
app = workflow.compile()
# 5. 运行# 假设第一次生成的代码有语法错误，LangGraph 会自动引导它进入修正循环final_state = app.invoke({"messages": [], "iterations": 0, "error": ""})print(f"最终代码:\n{final_state['code']}")

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实战三：Memory-Based Adaptation (基于长期记忆的策略适应)

这是真正的“长期适应”。智能体将成功的经验写入数据库，未来的调用会先查询这个数据库。

from langchain.memory import VectorStoreRetrieverMemoryfrom langchain_chroma import Chromafrom langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 1. 初始化长期记忆库 (Vector Store)# 这就是智能体的“经验书”vectorstore = Chroma(embedding_function=OpenAIEmbeddings())retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 1})memory = VectorStoreRetrieverMemory(retriever=retriever)
# 2. 模拟：智能体学习到了用户的偏好# 在实际应用中，这通常发生在对话结束后的“反思”阶段memory.save_context(    {"input": "我喜欢什么样的代码风格？"},     {"output": "用户偏好 PEP8 规范，但要求使用 4 空格缩进，且函数必须有文档字符串。"})
memory.save_context(    {"input": "我在使用什么数据库？"},     {"output": "当前项目使用的是 PostgreSQL 15。"})
# 3. 模拟：新的一天，用户提出了新请求user_input = "帮我写一个连接数据库的函数。"
# 4. 检索：智能体首先回忆（检索）相关经验# LangChain 会自动根据 user_input 在向量库中查找相关信息context = memory.load_memory_variables({"prompt": user_input})print(f"--- 唤醒的记忆 ---\n{context['history']}")
# 5. 生成：结合记忆生成结果prompt = f"""你是一个智能编程助手。参考以下背景记忆：{context['history']}
用户请求：{user_input}"""response = llm.invoke(prompt)print(f"\n--- 适应后的回答 ---\n{response.content}")
# 预期结果：生成的代码会自动包含 4 空格缩进、文档字符串，并使用 psycopg2 (PG库) 而非 mysql。

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第六部分：挑战与未来——学习的代价

尽管“学习型智能体”听起来很完美，但在工程落地中，我们面临着巨大的挑战：

6.1 稳定性 vs. 可塑性 (Stability-Plasticity Dilemma)

问题：如果智能体学得太快，它可能因为一次错误的用户输入而“学坏”，导致后续行为跑偏（灾难性遗忘或中毒）。
对策：设置学习率（Learning Rate）或记忆门控（Gating）。只有经过验证（如单元测试通过、用户点赞）的经验，才允许写入长期记忆。

6.2 成本爆炸

问题：SICA 模式需要大量的自我推理和反复迭代，Token 消耗量是普通问答的数倍甚至数十倍。
对策：使用分层模型。用廉价模型（如 Gemini Flash）做发散性探索，用昂贵模型（如 Gemini Pro/Ultra）做最终决策和记忆归档。

6.3 评估难题

问题：如何判断智能体是真的“学会”了，还是只是偶然猜对了？
对策：建立稳健的评估集（Eval Sets）。每次智能体更新自身策略后，必须跑通回归测试（Regression Test），确保核心能力没有下降。

结语：迈向自主进化的奇点

学习与适应，是 AI 智能体从“自动化脚本”迈向“数字员工”的关键一步。

通过 SICA 这样的自我修正循环，LangGraph 这样的状态管理框架，以及 RAG 提供的长期记忆，我们正在构建一种能够随时间推移而增值的软件资产。

未来的 AI 智能体，不会是出厂即巅峰的静态产品，而是一个在与你的交互中不断成长、不断契合你习惯的、独一无二的智慧体。作为开发者，我们的任务不再是编写死板的逻辑，而是设计 “如何学习”的机制 。

现在，去训练你的智能体，让它学会从错误中成长吧。

参考资料：

1.AlphaEvolve: https://deepmind.google/discover/blog/alphaevolve-a-gemini-powered-coding-agent-for-designing-advanced-algorithms/2.OpenEvolve: https://github.com/codelion/openevolve3.Antonio Gulli 《Agentic Design Patterns》

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原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/b9f9ff857919d27a58cc1e68b】。文章转载请联系作者。

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2.1 近端策略优化 (PPO)：稳健的“教练”

2.2 直接偏好优化 (DPO)：去中介化的革命

第三部分：前沿案例研究——自我进化的数字物种

3.1 SICA：能够修改自己源码的智能体

衔尾蛇循环 (The Ouroboros Loop)

进化成果

3.2 AlphaEvolve：算法的达尔文进化

第四部分：实际应用场景——从理论到落地

4.1 个性化金融交易机器人

4.2 “越用越顺手”的 IDE 编码助手

4.3 自适应 UI/UX 的 App 智能体

第五部分：LangChain 实战——构建“可学习”的智能体

环境准备

实战一：In-Context Learning (少样本动态适应)

实战二：Feedback Loop (基于反馈的自我修正学习)

实战三：Memory-Based Adaptation (基于长期记忆的策略适应)

第六部分：挑战与未来——学习的代价

6.1 稳定性 vs. 可塑性 (Stability-Plasticity Dilemma)

6.2 成本爆炸

6.3 评估难题

结语：迈向自主进化的奇点

参考资料：

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