AI进化新范式：百度智能云推出可自主演化的多智能体求解系统

2026年1月19日 互联网

一、技术突破：AI自主演化的新范式

在传统算法开发流程中，算法工程师需要手动设计特征工程、调整模型参数、优化求解策略，这个过程往往耗时数周甚至数月。百度智能云团队提出的”伐谋”系统（FM Agent）通过构建多智能体协同框架，实现了算法开发的全流程自动化。

该系统的核心创新在于将大语言模型的语义理解能力与进化搜索算法的全局优化能力相结合。系统包含三个关键智能体：

  1. 策略生成器：基于领域知识图谱生成初始算法方案
  2. 进化优化器：通过遗传算法对算法参数进行多代迭代优化
  3. 验证评估器：使用模拟环境验证算法有效性并反馈优化方向

这种架构设计使得系统能够自主完成从问题建模到解决方案生成的全过程。技术报告显示，在机器学习特征工程场景中，系统生成的方案在F1分数上平均超越人工设计12.7%。

二、四大核心应用场景详解

1. 自动化机器学习流程

系统通过端到端的方式处理机器学习全生命周期：

  • 特征工程阶段：自动识别数据中的潜在特征组合，例如在金融风控场景中，系统发现”近3个月交易频率×账户余额波动率”这一组合特征，使模型AUC提升0.15
  • 模型融合阶段：动态选择XGBoost、LightGBM和神经网络的组合方式，在某电商推荐系统中实现点击率提升8.3%
  • 超参优化阶段：采用贝叶斯优化与进化算法的混合策略，将模型训练时间从72小时缩短至9小时

典型工作流程示例：

  1. # 系统生成的自动化ML流水线伪代码
  2. pipeline = {
  3.     "data_preprocessing": ["missing_value_imputation", "feature_scaling"],
  4.     "feature_engineering": [
  5.         {"operation": "interaction", "features": ["feature3", "feature7"]},
  6.         {"operation": "binning", "feature": "feature5", "bins": 5}
  7.     ],
  8.     "model_selection": ["xgboost", {"nn_architecture": [64, 32, 16]}],
  9.     "hyperparameters": {"learning_rate": 0.03, "max_depth": 6}
  10. }

2. 组合优化问题求解

系统内置的优化引擎能够处理三类复杂问题：

  • NP难问题：在物流路径规划中，系统生成的启发式算法在100节点规模下，求解时间比CPLEX商业求解器快3.2倍
  • 动态优化：针对工业生产调度问题，系统实时调整生产线配置，使设备利用率从78%提升至92%
  • 约束满足：在航班机组排班场景中，系统自动处理200+约束条件，生成合规排班方案的速度是人工的40倍

3. GPU内核自动优化

系统在KernelBench测试集上的表现尤为突出：

  • 矩阵运算优化：针对32×32矩阵乘法，生成的CUDA内核实现2.1倍加速
  • 内存访问优化：通过共享内存重用策略，使图像卷积操作吞吐量提升18倍
  • 指令级优化：自动识别计算热点，插入warp shuffle指令减少全局内存访问

优化前后的代码对比示例：

  1. // 优化前：朴素矩阵乘法
  2. for(int i=0; i<32; i++){
  3.     for(int j=0; j<32; j++){
  4.         float sum = 0;
  5.         for(int k=0; k<32; k++){
  6.             sum += A[i*32+k] * B[k*32+j];
  7.         }
  8.         C[i*32+j] = sum;
  9.     }
  10. }
  12. // 优化后：使用共享内存和线程块划分
  13. __global__ void optimized_matmul(float* A, float* B, float* C){
  14.     __shared__ float As[32][32], Bs[32][32];
  15.     int tx = threadIdx.x, ty = threadIdx.y;
  16.     // 加载数据到共享内存...
  17.     // 计算部分和...
  18.     // 写入全局内存...
  19. }

4. 数学问题符号推理

系统在符号计算领域取得突破性进展：

  • 几何证明：自动完成欧几里得几何定理的机器证明，成功率达91%
  • 不等式求解：在含12个变量的非线性不等式组中，找到全局最优解的速度比Mathematica快6.8倍
  • 微分方程：针对常微分方程组，系统自动生成数值解法并验证稳定性

三、技术实现深度解析

系统的核心工作流包含三个阶段：

  1. 问题建模阶段：

    • 将自然语言描述转化为形式化约束
    • 构建领域特定的知识图谱
    • 初始化智能体种群

  2. 协同进化阶段：

    1. graph TD
    2.   A[策略生成器] -->|候选方案| B(进化优化器)
    3.   B -->|适应度评分| C{选择机制}
    4.   C -->|精英保留| D[新一代种群]
    5.   C -->|变异操作| E[变异算子]
    6.   D & E --> B

  3. 算法合成阶段：

    • 将进化得到的子算法组合为完整解决方案
    • 通过大语言模型生成可执行的伪代码
    • 进行形式化验证确保正确性

四、开发者实践指南

对于希望应用该系统的开发者，建议遵循以下路径：

  1. 问题抽象：将业务问题转化为优化目标+约束条件的数学表达
  2. 领域适配：提供3-5个典型解作为进化起点
  3. 资源配置：
    • 推荐使用含GPU的计算实例
    • 单任务建议分配4-8个智能体并行
  4. 结果解读：
    • 关注解的质量指标而非单纯运行时间
    • 对生成的算法进行可解释性分析

技术报告显示，在100次实验中，系统有87次生成了优于人类专家的解决方案，特别是在处理高维、非线性、动态变化的复杂问题时表现突出。这种AI自主演化的技术范式，正在重新定义算法开发的效率边界。

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