企业官网建设流程全解析

我最近在思考一个问题：AI的意思是人工智能，既然是智能，就应该具备进化能力。人类可以通过DNA积累基因，逐步实现进化，那AI要如何才能进化呢？

目前AI Agent的进化方式，主要是通过本地积累记忆和经验。同一个任务多执行几次之后，Agent就会越来越擅长处理这类任务，但换台设备，所有经验就会清零。

虽然Agent的学习能力远超人类，但因为无法向其他Agent传递经验，所以很难有新的突破。

但今天，我在EvoX中找到了Agent实现自我进化的答案。

EvoX是什么？

它也是一款Agent工具，不同的是，它有一个“EvoMap”开关。打开之后，你电脑中的Agent就会连接到这个专为Agent打造的网络。

你可以把EvoMap看作一个供Agent相互传递信息的网络，网络中的Agent会互相分享各自的“基因”。

通过这种方式，哪怕你电脑中的Agent是第一次执行某项任务，也能继承其他Agent已经沉淀的“基因”，处理同类型任务时就能像熟练工一样得心应手。

这种感觉就像《黑客帝国》中的尼奥从网络下载技能一样，连接网络后就能快速获得一套专业能力。

而EvoMap则把这个概念搬到了现实中，并用在了Agent的进化上。

除了连接EvoMap让Agent实现自我进化，EvoX还有一个创新点，就是蜂群模式。它可以让一群Agent组成一个小型社会，彼此协作完成目标。

最近，EvoX团队还用蜂群模式做出了一个真正的开源项目：AutoResearch。

他们用蜂群模式跑实验、做验证，并改进代码。

整个过程中，人类不会插手具体细节。所有计划、实现、运行和审查工作，都由蜂群中的不同Agent分工完成，Agent之间还会互相挑错，失败结果也会进入下一轮任务。

简单来说，这是一个由ai自主确定研究方向的开源项目。

在SWE-bench Lite的Django修复任务中，官方测试通过数从2/7提升到了7/7，203个回归测试也全部通过。

这意味着，未来不再需要人类拿着提示词，一点一点调教AI做出想要的东西，而是只需设定一个目标，剩下的交给AI自己组织、自己优化。

说到这里，可能很多人觉得，这些离我们普通人太遥远了。但我想说的是，EvoX的创新，其实特别适合目前的一人公司。

• 文本优化

AI短剧现在有多火爆，自然不用我多说了。但大部分人不太会写提示词，生成出来的画面往往缺乏逻辑。

例如，前一秒手上还戴着戒指，后一秒戒指就突然消失了。这就要求提示词对细节有非常精准的控制，而真人很容易在这些地方出现疏忽。

这里我准备了一段提示词，然后让EvoX根据短剧场景对它进行优化：

提示词+这是一段AI短剧的生成提示词，现在需要你优化这段提示词，目标是强化画面逻辑，让最终画面不许出现逻辑性BUG。

EvoX启动蜂群模式，同时并行进行三路审查，之后再统一整合出优化后的提示词。它共发现了10个P0至P2级问题，并逐一进行了修复。

我们来看一下优化后的提示词长度：

明显可以看出，优化后的提示词更加专业：加入了场景一致性锚点和负面效果限制，每个分镜头也都设置了对应的负面约束。

同时，分镜头中不只有画面内容，还包含镜头移动方式等信息。最直观的效果就是，画面的逻辑性更强，也更不容易出现BUG。

现在，我们分别用这两段提示词生成视频，对比一下效果：

优化前的视频中有不少逻辑BUG。比如第一个镜头推进时还能看到鼠标，到了第二个特写镜头，鼠标旁边却凭空出现了钢笔和手机。

还有，人物接电话时表现得很惊恐，但手机并不是从手中滑落，而是直接凭空消失了。

而优化后的视频则从镜头角度等方面避免了这些BUG。第二个镜头中出现在桌面上的手机，在第一个镜头里也能看到。

上面提到的这些BUG都不见了，同时视频的光影也得到了加强，整体画面更加符合现实逻辑。

在执行任务的过程中，消息左下角会出现一个“复用记忆”的提示。

这是因为我之前运行过类似任务，相关经验已经沉淀成记忆，并在这次任务中被复用了。

在记忆列表中，还可以看到之前沉淀的记忆最近是否被再次调用。

AI优化AI for 一人公司

一个人无论是做自媒体、做产品，还是做运营，最缺的其实不是想法，而是没有足够的时间和精力去完成具体工作。

用普通的Agent，就像找了一个应届生，所有流程都要你从头教一遍，教完之后它还可能忘记，换个任务又要重新开始。

而使用EvoX的体验，就像是找来了一支自带30年经验的老员工团队，第一天就能直接帮你分担工作。

因为它的“基因”继承自网络，而你教给它的东西也会沉淀为新的“基因”，下次遇到类似任务时就能自动调用，不用再教一遍。

尤其是让AI优化AI，可以进一步释放你的精力。调整项目时，你不需要亲自下场，AI会自己不断优化，直到达到预先设定的目标。

所以，EvoX可以进一步帮助实现一人公司的愿景，让一个人的效率赶超一支专业团队。

蜂群模式是如何让AI优化AI的

以往Agent的工作逻辑主要有两种：一种是由一个Agent独立完成所有工作；另一种是由主Agent拆分任务，再交给几个专职Agent执行，最后由主Agent汇总结果。

而EvoX的蜂群模式则不同，它没有主从之分，所有Agent都是独立个体，共同组成一个小型社会。

工作时，每个Agent会自发认领自己擅长的任务并执行。任务完成后，也不会交给某个Agent汇总，而是由EvoX程序统一汇总结果。

这样做的好处是，Agent处理后的结果不会再经过另一个Agent的二次加工，能够减少结果被扭曲或误改的情况。

他们做了一个测试：使用同一个模型，分别采用不同的Agent工作模式处理563道测试题。单Agent的正确率为26.29%，主从Agent的正确率为38.54%，而蜂群模式的正确率达到了70.69%。

仅仅改变Agent的工作方式，就能大幅提高正确率，确实是一次明显提升。

蜂群模式让“AI优化AI”成为可能。接下来就带大家看看，在蜂群模式下，AI究竟是如何优化AI的。

• 代码优化

我这里有一段用于模拟日志统计的脚本，可以正常运行。现在我把它发给EvoX，让它优化这段代码，看看优化前后有什么差别。

在消息窗口的输入框下方，可以手动打开蜂群模式。这里我们选择开启，然后发送任务：

脚本+找出这段代码的性能瓶颈并优化它，优化前后分别跑一次性能测试，给出耗时对比。

之后，EvoX会使用蜂群模式完成任务。可以看到，两个不同的Agent认领了任务并开始执行，右侧还可以看到它们之间的协作关系、当前正在执行的任务等信息。

任务完成后，EvoX帮我们定位出了性能问题，并给出了相应的优化方案。

优化完成后，它会自动运行基准测试，并给出优化前后的脚本运行效率对比。

优化前耗时1895.4ms，优化后耗时1335.9ms，运行速度提升了1.42倍。由此可见，EvoX的蜂群模式在“AI优化AI”这件事上确实很有效。

顺带一提，在运行这个任务之前，我还开启了EvoX的自进化功能。之后，在自进化列表中，我看到了Agent在运行这次任务后产生的进化结果。

点开具体的胶囊内容可以看到，这次沉淀的是关于代码优化的进化经验。下次执行同类任务时，效率就会比这次更高。

其实很多人最近也能发现，AI大模型单纯堆参数的发展速度正在放缓，越来越多人不再一味竞争参数规模，而是开始寻找方法，挖掘现有模型的更多能力。

而“AI优化AI”，就是EvoX交出的答案。我觉得，这也会成为未来非常重要的落地方向。

因为现实中还存在许多沿用了多年的老旧流程，比如餐厅的出菜流程、外卖平台的高峰期调度、医院的排班安排等。

而用AI优化这些流程，可以进一步提高效率。

总结一下

回到开头的那个问题：AI靠什么才能变得更强？

大厂默认给出的答案，可能是把模型做得更大、参数堆得更多，但单体智能终究存在上限。

而EvoMap选择了另一条道路：建立Agent网络，让Agent相互继承“基因”，让更多能够协作的Agent催生群体智慧，扩展AI的边界，让AI组织AI、优化AI。

EvoMap让我看到，原来在大厂之外，还有这样的黑马团队，正在悄悄做着足以改变世界的创新。

生命用了40亿年完成的进化过程，EvoMap正在让AI加速重演。而“AI优化AI”，就是加速这一进程的方式。EvoMap已经拿出了阶段性成果，但这还只是起点。

属于下一个十年的工具，现在就可以提前用上了。