让AI智能体自己进化，越用越聪明，少调参
AgentEvolver 是一个面向智能体系统的高效自进化框架，旨在解决大语言模型驱动的智能体在复杂任务中依赖人工调优、难以自主适应环境变化的问题。其核心思想是让智能体在运行过程中自动反思、修正和优化自身的策略与行为，实现从静态部署到动态进化的转变。项目提供了一套完整的自进化循环机制，包括任务分解、执行反馈、错误识别与策略更新等模块，支持多种主流 LLM 后端，并设计了轻量化的进化算法以降低计算开销。通过持续积累经验，智能体能够逐步提升在特定领域（如代码生成、工具调用、多步推理）的表现，减少对人工提示工程和微调的依赖。项目代码结构清晰，提供了丰富的示例和文档，便于研究者快速上手和二次开发。
1克隆项目代码
从 GitHub 拉取 AgentEvolver 仓库到本地，进入项目根目录后再执行后续安装脚本。
git clone https://github.com/modelscope/AgentEvolver.git
cd AgentEvolver2安装基础依赖
确认已装好 conda 与 CUDA Toolkit 后，运行仓库自带脚本搭建训练环境，耗时较长请耐心等待。
bash install.sh3配置环境服务
README 以 Appworld 为例，进入对应目录执行 setup.sh 完成环境服务安装，其他环境可参考同目录结构。
cd env_service/environments/appworld && bash setup.sh4（可选）安装 ReMe
如需经验管理能力，运行脚本安装外部的 ReMe 组件；不需要可跳过此步。
bash external/reme/install_reme.sh依次执行脚本均无报错退出，且后续步骤能正常进入项目目录、调用已安装的环境服务，即表示基础环境就绪。
Q：没有安装 conda 或 CUDA Toolkit 怎么办？
A：README 明确要求先装好 conda 和 CUDA Toolkit，请先到官网完成二者的安装与显卡驱动配置，再执行 install.sh，否则脚本会失败。
Q：ReMe 是必须安装的吗？
A：不是。README 将 ReMe 标注为 Optional（可选），只有需要经验管理功能时才执行 external/reme/install_reme.sh。
Q：环境服务只能装 Appworld 吗？
A：README 仅以 Appworld 作为示例演示安装流程，其他环境未在节选中给出命令，需要时请对照 env_service/environments 下对应目录自行查看。
Q：install.sh 执行很慢或中途失败怎么办？
A：该脚本会拉取并编译大量依赖，建议保证网络稳定并预留充足时间；失败时优先检查 conda 环境是否激活、CUDA 版本是否匹配。
AutoGPT、MetaGPT、Self-Refine
AgentEvolver 是智能体领域的开源项目，由 modelscope 开发，2025 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,574）位列前 30%，在智能体分类中处于中上游。
近 42 天，它的 GitHub 星标从 1,526 增加到 1,574，净增 48。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-23。Apache-2.0 许可证，可自由使用和部署，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：自动化代码生成与修复，让智能体在编译错误中自我迭代。同类可对比的替代方案包括 AutoGPT、MetaGPT、Self-Refine。
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