Adaptation of Agentic AI
作者: Pengcheng Jiang, Jiacheng Lin, Zhiyi Shi, Zifeng Wang, Luxi He, Yichen Wu, Ming Zhong, Peiyang Song, Qizheng Zhang, Heng Wang, Xueqiang Xu, Hanwen Xu, Pengrui Han, Dylan Zhang, Jiashuo Sun, Chaoqi Yang, Kun Qian, Tian Wang, Changran Hu, Manling Li, Quanzheng Li, Hao Peng, Sheng Wang, Jingbo Shang, Chao Zhang, Jiaxuan You, Liyuan Liu, Pan Lu, Yu Zhang, Heng Ji, Yejin Choi, Dawn Song, Jimeng Sun, Jiawei Han
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-12-18
💡 一句话要点
构建Agentic AI自适应框架，提升智能体性能、可靠性和泛化能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: Agentic AI 智能体自适应 工具自适应 自适应框架 人工智能
📋 核心要点
- 现有Agentic AI系统在规划、推理和交互方面面临性能、可靠性和泛化能力的挑战，需要有效的自适应机制。
- 论文提出了一个统一的框架，涵盖智能体和工具的自适应，并细分为不同类型，从而系统化地研究自适应策略。
- 通过对各类自适应方法的分析，论文明确了设计空间中的权衡，并为Agentic AI系统的设计提供了实践指导。
📝 摘要（中文）
本文旨在对快速发展的Agentic AI研究领域进行整合，提出了一个系统的框架，涵盖了智能体自适应和工具自适应。进一步将智能体自适应分解为工具执行信号驱动和智能体输出信号驱动两种形式，并将工具自适应分解为智能体无关和智能体监督两种形式。该框架有助于明确Agentic AI中自适应策略的设计空间，明确其权衡，并为系统设计期间选择或切换策略提供实用指导。本文回顾了每个类别中的代表性方法，分析了它们的优缺点，并强调了关键的开放挑战和未来的机遇。总而言之，本文旨在为寻求构建更强大、高效和可靠的Agentic AI系统的研究人员和从业者提供概念基础和实践路线图。
🔬 方法详解
问题定义：Agentic AI系统在执行复杂任务时，需要不断适应环境和任务的变化。现有方法缺乏统一的框架来指导智能体和工具的自适应，导致设计选择困难，难以权衡不同策略的优缺点。因此，需要一个系统化的框架来指导Agentic AI系统的自适应设计。
核心思路：论文的核心思路是将Agentic AI的自适应问题分解为智能体自适应和工具自适应两个方面。智能体自适应关注如何根据工具执行的结果和智能体的输出来调整智能体的行为。工具自适应关注如何根据智能体的反馈来改进工具的性能。通过这种分解，可以更清晰地理解自适应策略的设计空间。
技术框架：该框架包含两个主要部分：智能体自适应和工具自适应。智能体自适应进一步分为工具执行信号驱动和智能体输出信号驱动两种形式。工具执行信号驱动的自适应是指智能体根据工具执行的结果（例如，成功或失败）来调整其行为。智能体输出信号驱动的自适应是指智能体根据自身的输出来调整其行为。工具自适应分为智能体无关和智能体监督两种形式。智能体无关的自适应是指工具的改进不依赖于智能体的反馈。智能体监督的自适应是指工具的改进依赖于智能体的反馈。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个统一的框架，将Agentic AI的自适应问题分解为智能体自适应和工具自适应两个方面，并进一步细分了不同的自适应形式。该框架有助于明确Agentic AI中自适应策略的设计空间，并为系统设计提供实用指导。
关键设计：论文没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。该论文主要关注的是框架的设计和分类，而不是具体的算法实现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文的主要贡献在于提出了一个统一的Agentic AI自适应框架，并对现有方法进行了分类和分析。虽然论文没有提供具体的实验结果，但它为研究人员和从业者提供了一个有价值的参考框架，有助于更好地理解和设计Agentic AI系统。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要智能体与工具交互的复杂任务，例如自动化软件开发、智能客服、机器人流程自动化等。通过自适应机制，Agentic AI系统能够更好地适应变化的环境和任务需求，提高工作效率和质量，降低人工干预成本。未来，该框架可以促进Agentic AI在更多领域的应用和发展。
📄 摘要（原文）
Cutting-edge agentic AI systems are built on foundation models that can be adapted to plan, reason, and interact with external tools to perform increasingly complex and specialized tasks. As these systems grow in capability and scope, adaptation becomes a central mechanism for improving performance, reliability, and generalization. In this paper, we unify the rapidly expanding research landscape into a systematic framework that spans both agent adaptations and tool adaptations. We further decompose these into tool-execution-signaled and agent-output-signaled forms of agent adaptation, as well as agent-agnostic and agent-supervised forms of tool adaptation. We demonstrate that this framework helps clarify the design space of adaptation strategies in agentic AI, makes their trade-offs explicit, and provides practical guidance for selecting or switching among strategies during system design. We then review the representative approaches in each category, analyze their strengths and limitations, and highlight key open challenges and future opportunities. Overall, this paper aims to offer a conceptual foundation and practical roadmap for researchers and practitioners seeking to build more capable, efficient, and reliable agentic AI systems.