Auto-mejoras en Sistemas Agentivos Modernos: Una Revisión

Resumen

Los agentes autónomos auto-mejorantes están pasando de prototipos de investigación a sistemas implementados. El objetivo principal es la evolución controlable, o adaptación, a partir de la experiencia con una intervención humana mínima o incluso nula. Esta encuesta enmarca los agentes auto-mejorantes modernos como sistemas adaptativos que convierten la experiencia en ganancias de capacidad acumuladas. Ofrecemos un marco a nivel de sistema que representa un agente moderno como una configuración que acopla un modelo fundamental con un andamiaje operativo de indicaciones, memoria, herramientas y lógica de control. Dentro de este marco, la auto-mejora se formaliza como un operador de actualización autoinducido que obtiene y aplica actualizaciones a los parámetros del modelo o a los componentes del andamiaje. Organizamos trabajos previos según el objetivo de actualización y las señales que impulsan el cambio, luego revisamos aplicaciones y discutimos la evaluación, antes de concluir con problemas abiertos y direcciones futuras. Para mayor comodidad, seguimos las actualizaciones técnicas en https://github.com/selfimproving-agent/awesome-Self-Improving-Agents.

English

Self-improving autonomous agents are moving from research prototypes to deployed systems. The primary goal is controllable evolution, or adaptation, from experience with minimal or even no human input. This survey frames modern self-improving agents as adaptive systems that convert experience into accumulated capability gains. We offer a system-level framework that represents a modern agent as a configuration coupling a foundation model with an operational scaffold of prompts, memory, tools, and control logic. Within this framework, self-improvement is formalized as a self-induced update operator that obtains and commits updates to model parameters or scaffold components. We organize prior work by update target and by the signals that drive change, then review applications and discuss evaluation, before closing with open problems and future directions. For convenience, we track technical updates on https://github.com/selfimproving-agent/awesome-Self-Improving-Agents.