用途
ADAS（Automated Design of Agentic Systems）是一个研究项目，致力于自动设计智能体系统。其目标是自动创建强大的智能体系统设计，包括发明新的构建模块和/或以新方式组合这些模块，从而推动一个新兴研究领域的发展。
主要能力
项目提出了一种名为 Meta Agent Search 的 ADAS 算法。在该算法中，一个“元”智能体（meta agent）会根据之前的发现，迭代地用代码编写出新的、有趣的智能体。项目通过该算法展示了智能体能够发明新颖且强大的智能体设计。
使用方式
- 运行 Meta Agent Search：针对每个领域，进入对应文件夹，代码是自包含的。使用该领域文件夹中的 search.py 脚本启动实验。将 {DOMAIN} 替换为具体的领域文件夹名（如 _arc、_drop、_mgsm 等）来运行实验。
- 为新领域定制 Meta Agent Search：可以轻松调整代码以搜索新领域。步骤如下：
- 修改 search.py 文件中的 evaluate_forward_fn() 函数，并调整任何必要的格式化提示（例如某一行）。
- 考虑添加额外的基本函数，供元智能体在设计过程中使用（类似于某一行）。
- 更新提示中的领域特定信息，以匹配新领域的需求（例如某一行）。
- 在新领域上运行搜索和评估。
适用场景
适用于研究和实验自动化设计智能体系统的场景，特别是希望探索智能体设计空间、自动生成智能体架构的研究人员。
限制与安全考虑
该仓库中的代码涉及执行未经信任的模型生成代码。强烈建议用户意识到这一安全问题。虽然在当前设置和所用模型下，模型生成的代码极不可能执行明显的恶意操作，但由于模型能力或对齐方面的限制，此类代码仍可能具有破坏性。使用该仓库即表示承认并接受这些风险。
引用
如果认为项目有用，可引用：[ICLR 2025] Automated Design of Agentic Systems。
