共進化するエージェントシステム：人間の設計を超えた自己主導的進化に向けて

要旨

エージェントシステムは展開後に改善することが期待されるようになっているが、単一エンティティによる自己進化は、固定されたタスクやフィードバックといった静的な学習文脈によって制約されることが多い。本サーベイは、エージェントシステムにおける共進化に焦点を当てる。これは、複数のエージェントとその環境が互いに適応的圧力を及ぼし合う、多要素からなる自己進化の一形態である。既存の研究を整理するため、システムが人間の設計した制約から段階的に脱却していく過程を追跡する、漸進的な三段階分類法を提案する。エージェント間共進化は、敵対的、協調的、組織的適応を含む、動的ピアを通じたエージェントの適応を研究する。エージェント-環境共進化は、このループをエージェントとともに変化する適応的タスク、フィードバック、相互作用空間へと拡張する。メタ共進化は、進化メカニズム自体を進化可能にする可能性をさらに探求する。また、このようなシステムの評価、複数要素へのスケーリング、そしてますます自律化する進化プロセスを安全かつ制御可能に保つことにおける未解決の課題についても議論する。本サーベイは、固定された人間設計の経路を超えて改善できる、堅牢でオープンエンドなエージェントシステムを構築するための統一的な基盤を提供する。

English

Agentic systems are increasingly expected to improve after deployment, yet single-entity self-evolution is often bounded by a static learning context, such as fixed tasks and feedback. This survey focuses on co-evolution in agentic systems, a multi-component form of self-evolution in which multiple agents and their environment impose adaptive pressure on one another. To organize existing papers, we propose a progressive three-stage taxonomy that traces how the system gradually sheds human-engineered constraints. Agent--Agent Co-Evolution studies how agents adapt through dynamic peers, including adversarial, collaborative, and organizational adaptation. Agent--Environment Co-Evolution extends this loop to adaptive tasks, feedback, and interaction spaces that change with the agents. Meta Co-Evolution further explores the possibility of making the evolution mechanism itself evolvable. We also discuss open challenges in evaluating such systems, scaling them across multiple components, and keeping increasingly autonomous evolutionary processes safe and controllable. This survey provides a unified foundation for building robust and open-ended agentic systems that can improve beyond fixed human-designed paths.