에이전트 진화는 후보 생성, 평가, 피드백을 반복하며 프로그램과 워크플로우를 개선하는 강력한 방법론입니다. 기존 방식은 설계된 절차이거나 유연성을 가진 에이전트로, 둘 다 장단점이 존재합니다. AEvo는 이러한 한계를 해결하기 위해 진화 과정을 상호작용 환경으로 정의하고, 메타 에이전트가 과정을 편집하여 미래 진화를 제어합니다.
AEvo는 절차 기반 및 에이전트 기반 진화를 모두 제어하며, 누적된 증거를 활용하여 장기적인 검색을 가능하게 합니다. 에이전트 및 추론 벤치마크에서 5가지 진화 기준보다 26% 더 높은 성능을 달성했습니다.
세 가지 오픈 엔드 최적화 작업에서 AEvo는 4가지 진화 기준을 능가하며, 동일한 반복 예산 내에서 최고 성능을 기록했습니다.