百度智能云发布AI进化系统：伐谋如何实现自动化最优解

2026年1月19日 互联网

背景：自动化求解为何成为AI技术新焦点？

在工业制造、金融风控、科研计算等领域，复杂问题的求解往往面临双重挑战：一是问题本身具有高维度、非线性、多约束的特性，传统算法难以覆盖全局解空间；二是人工调优过程耗时耗力，且依赖专家经验。例如，在组合优化场景中，某物流企业曾投入3个月优化配送路径算法，最终仍无法平衡时效与成本。

当前行业常见技术方案多依赖静态规则或单一模型，难以应对动态变化的现实问题。而百度智能云推出的伐谋系统，通过多智能体协同进化与大语言模型推理能力的深度融合，开创了“AI自主进化求解”的新范式。其核心价值在于：将人类从重复性调优中解放，转而聚焦问题定义与结果验证。

技术架构：多智能体协同与大模型推理的融合创新

伐谋系统的技术架构可拆解为三个关键层级：

1. 智能体协作层：动态分工的求解网络

系统内置多个专业智能体，每个智能体负责特定任务（如特征工程、算法搜索、内核优化），并通过消息队列实现实时数据交换。例如，在机器学习流程构建中：

  • 特征工程智能体：自动筛选高相关性特征，生成候选特征组合；
  • 模型融合智能体：评估不同模型结构的互补性，动态调整权重；
  • 验证智能体：基于交叉验证结果反馈调优方向。

这种分工模式避免了单一智能体的能力瓶颈，同时通过协作机制实现全局最优解的快速收敛。

2. 进化搜索层：经典策略与AI搜索的双重驱动

系统采用混合进化策略，结合专家知识库与深度强化学习：

  • 专家策略库：预置200+种经典算法模板（如遗传算法、模拟退火），覆盖常见优化场景；
  • AI搜索模块：通过神经网络预测搜索方向，动态调整变异概率与选择压力。

在某GPU内核优化任务中，系统通过分析历史加速案例，优先探索“寄存器分配优化”路径，最终在KernelBench基准测试中实现15倍加速，远超传统手工优化效果。

3. 大模型推理层：从Prompt到可执行算法的转化

系统将进化生成的中间结果编码为结构化Prompt，输入大语言模型进行逻辑校验与算法补全。例如：

  1. # 示例：伐谋生成的Prompt片段
  2. {
  3.     "task": "优化配送路径算法",
  4.     "constraints": ["车辆载重≤5吨", "时效≤4小时"],
  5.     "evolution_history": [
  6.         {"generation": 1, "algorithm": "遗传算法", "fitness": 0.72},
  7.         {"generation": 2, "algorithm": "改进蚁群算法", "fitness": 0.85}
  8.     ],
  9.     "request": "结合禁忌搜索改进当前最优解"
  10. }

大模型据此生成可执行的Python代码框架，包含变量定义、循环结构与约束检查逻辑，开发者仅需补充业务数据即可部署。

四大应用场景：从理论到实践的跨越

伐谋系统的核心能力体现在其跨领域适应性，以下为典型场景解析：

场景1：机器学习全流程自动化

在金融风控模型开发中，系统可自动完成：

  1. 特征工程：从1000+原始字段中筛选出20个关键特征，生成5种组合方案；
  2. 模型训练：并行测试XGBoost、LightGBM、神经网络，动态调整超参数；
  3. 结果融合：基于验证集表现，生成加权投票模型。

某银行实践显示，该流程将模型开发周期从6周缩短至72小时，AUC指标提升0.12。

场景2：组合优化的质量跃升

针对某制造企业的生产排程问题，系统：

  1. 自主设计混合整数规划（MIP）的启发式规则，将求解时间从2小时压缩至8分钟；
  2. 生成动态优先级调整策略，使设备利用率从78%提升至92%；
  3. 输出可视化排程方案，支持人工微调。

场景3：GPU内核的极致优化

在深度学习训练场景中，系统：

  1. 分析CUDA内核的寄存器使用与内存访问模式；
  2. 生成优化后的内核代码，减少30%的全局内存访问；
  3. 在ResNet-50训练中实现1.8倍吞吐量提升。

场景4：数学问题的符号-数值混合求解

面对圆填充问题（将N个圆放入矩形中的最大半径求解），系统：

  1. 结合符号推理推导理论边界；
  2. 通过数值优化逼近实际解；
  3. 在N=100时达到99.7%的填充率，超越人类专家设计的98.5%。

技术优势：超越传统方案的三大突破

  1. 跨领域通用性
    不同于专为某一场景设计的工具，伐谋通过统一的智能体框架与进化机制，支持从离散优化到连续优化的全类型问题求解。

  2. 端到端自动化
    从问题输入到可执行算法，全程无需人工干预。例如，在组合优化场景中，系统可自动识别问题类型（如TSP、VRP），选择适配的求解策略。

  3. 持续进化能力
    系统内置的在线学习模块会记录每次求解的中间结果，形成知识图谱。某物流企业使用3个月后，系统对同类问题的求解速度提升40%。

开发者实践指南：如何快速上手伐谋？

  1. 问题定义：明确输入格式（如CSV数据文件）、约束条件（如时间窗口）与优化目标（如最小化成本）；
  2. 智能体配置：选择预置模板或自定义智能体组合；
  3. 资源分配：指定CPU/GPU资源配额，系统自动调度；
  4. 结果验证：通过可视化面板对比历史求解记录，确认方案可行性。

以某电商仓库的拣货路径优化为例，开发者仅需上传订单数据与货架布局图，系统即可在2小时内输出优化后的拣货路线，使平均拣货时间从12分钟降至7分钟。

未来展望：AI自主求解的边界与可能

伐谋系统的推出标志着AI技术从“辅助工具”向“自主决策者”的演进。随着大模型推理能力的提升与多智能体协作机制的完善，未来或可实现：

  • 跨组织问题求解（如供应链上下游协同优化）；
  • 实时动态优化（如交通路况的秒级响应）；
  • 自我验证与修正（通过数字孪生模拟结果）。

对于开发者而言，掌握此类自动化求解工具，将极大提升应对复杂业务场景的能力。而百度智能云提供的这一技术框架，无疑为行业树立了新的标杆。

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