自动化智能体系统设计（ADAS），旨在通过自动创建强大的智能体系统设计来推动人工智能的发展。以下是该研究的几个关键点：

1. 基础模型的模块化使用：研究者们正在探索如何将基础模型作为智能体系统中的模块，利用诸如链式思维、自我反思和工具生成等方法。

2. 手工设计与学习解决方案的演变：历史表明，手工设计的解决方案最终会被学习到的解决方案所取代，因此提出了ADAS这一新领域。

3. 元智能体的编程能力：在ADAS中，智能体可以用代码定义，元智能体可以编程出更优秀的新智能体，这种方法利用了编程语言的图灵完备性，使得任何可能的智能体系统都有学习的潜力。

4. 元智能体搜索算法：提出了一种名为元智能体搜索的简单有效算法，元智能体通过不断编程有趣的新智能体，基于不断增长的之前发现的文档进行迭代。

5. 实验结果：在多个领域（如编程、科学和数学）进行的广泛实验表明，该算法能够逐步发明出具有新颖设计的智能体，这些智能体的性能显著超过了最先进的手工设计智能体。

6. 跨领域的鲁棒性和通用性：有趣的是，元智能体搜索发明的智能体在跨领域和跨模型转移时，表现出更好的性能，显示了其鲁棒性和通用性。

7. 安全发展潜力：如果能够安全地开发，ADAS展示了一个令人兴奋的新研究方向，旨在自动设计出越来越强大的智能体系统，以造福人类。

这个研究方向不仅具有理论上的重要性，还可能在实际应用中带来显著的进步，推动人工智能的进一步发展。

论文链接https://arxiv.org/abs/2408.08435

项目链接https://www.shengranhu.com/ADAS/