主要观点总结
本文主要介绍了智能体系统的自动化设计（ADAS）这一新研究领域。文章指出，基于 ADAS 所发现的智能体性能优于手工设计的基线，并介绍了相关实验的结果。文章还详细阐述了 ADAS 的三个关键组成部分：搜索空间、搜索算法和评估函数，并解释了元智能体搜索的概念。此外，文章讨论了智能体系统的构建块，如思维链规划和推理、记忆结构等，并展示了所发现的智能体的性能优势。
关键观点总结
关键观点1: 智能体系统的自动化设计（ADAS）是一个新的研究领域。
该领域旨在自动创建强大的智能体系统设计，包括开发新的构建块并以新的方式组合它们。
关键观点2: 基于 ADAS 所发现的智能体的性能大大优于最先进的手工设计的基线。
实验表明，在特定任务上，这些智能体的性能提高了显著的百分比。
关键观点3: ADAS包括三个关键组成部分：搜索空间、搜索算法和评估函数。
搜索空间定义了哪些智能体系统可以在 ADAS 中被表征并被发现；搜索算法定义了 ADAS 算法如何探索搜索空间；评估函数则根据应用来评估候选智能体的性能等指标。
关键观点4: 元智能体搜索是 ADAS 的一种简单但有效的算法。
它鼓励元智能体探索有趣的、有价值的智能体，并通过迭代编程来发现新的智能体系统。
关键观点5: 文章还讨论了智能体系统的构建块。
这些构建块包括思维链规划和推理、记忆结构、工具使用和自我反思等。
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