课程 ID: 19251
描述:
话题概述:
当前主流的 AI Agent 开发正面临严重的“能力孤岛”与“静态固化”瓶颈。大多数 Agent 仍停留在“大模型 API 套壳”或“硬编码工作流”阶段，它们只能机械执行设定好的 prompt，无法从失败的交互中吸取教训，也无法将沉淀的优质经验在多个 Agent 之间传递共享。为了应对企业级场景对高复杂度和长链路任务的需求，我们迫切需要一种机制，让 Agent 从“单体工具”走向“可自我进化、可跨节点协作的数字生态”。
演讲题纲:
话题亮点：
为解决上述痛点，我们主导构建了 EvoMap 平台，并引入了核心的 GEP（Gene Evolution Protocol / 基因进化协议）。
能力封装与继承：我们将 Agent 成功执行的高效策略和调用逻辑打包成“Gene Recipes（基因胶囊）”，使其具备跨节点复用能力。
多 Agent 协同 (A2A)：实现了 Agent 之间基于 GEP 协议的通讯与能力分发，主控 Agent 可以将复杂任务拆解，并调用具备特定基因的子 Agent 协同完成。
踩坑与攻关：在项目推进中，我们遇到了协议标准化（如何让不同底座模型的 Agent 听懂彼此）以及自迭代过程中的幻觉放大等坑。通过制定严格的 GEP 结构化交互规范与反馈验证闭环，我们成功稳住了进化质量。