AgentSquare：模块化智能体设计的新范式

清华大学团队提出AgentSquare模块化智能体设计框架，通过标准化模块接口实现AI智能体的高速自我演化。该框架支持任务规划、常识推理、工具使用和记忆学习四大核心模块的重组和进化。在六个基准数据集上，AgentSquare发现的智能体性能全面超越人类设计的最优方案，平均性能提升达17.2%。AgentSquare还引入了代理评测模型，有效降低了智能体评测成本。项目代码和模块库已全面开源，助力智能体技术的创新与发展。
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