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 (更新: 2025-12-22)
💡 一句话要点
提出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系统在性能、可靠性和泛化方面面临挑战，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。
- 该框架旨在帮助研究人员和实践者更好地设计、选择和切换自适应策略，从而构建更强大的Agentic AI系统。
📝 摘要（中文）
本文旨在对快速发展的Agentic AI研究领域进行统一，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系统在复杂和专业任务中面临性能、可靠性和泛化能力的挑战。现有方法缺乏一个统一的框架来指导自适应策略的设计和选择，难以应对不同场景的需求。
核心思路：论文的核心思路是将Agentic AI系统的自适应过程分解为智能体自适应和工具自适应两个维度，并进一步细化为基于不同信号驱动和监督方式的子类别。通过这种分解，可以更清晰地理解不同自适应策略的优缺点和适用场景。
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。智能体自适应又分为工具执行信号驱动和智能体输出信号驱动两种形式。工具自适应分为智能体无关和智能体监督两种形式。该框架提供了一个设计空间，用于分析和比较不同的自适应策略。
关键创新：该框架的主要创新在于其系统性和全面性，它将Agentic AI领域中各种自适应方法整合到一个统一的框架下，并明确了不同策略之间的权衡。这种框架化的方法有助于研究人员和实践者更好地理解和应用自适应技术。
关键设计：论文没有提供具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，而是侧重于概念框架的构建和不同自适应策略的分类。具体的实现细节取决于具体的应用场景和所选择的自适应方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了一个统一的Agentic AI自适应框架，并对现有方法进行了分类和分析。虽然没有提供具体的实验结果，但该框架为研究人员和实践者提供了一个有价值的工具，用于设计和选择合适的自适应策略，从而提升Agentic AI系统的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要智能体自主规划、推理和执行任务的领域，例如智能客服、自动化流程、机器人控制和智能决策支持系统。通过选择合适的自适应策略，可以提升Agentic AI系统在这些领域的性能、可靠性和泛化能力，从而实现更高效和智能的自动化。
📄 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.