瑶瑶宝1. AI Agent评估-优化循环：让语言模型学会自我迭代
在语言模型应用开发中，我们经常遇到一个痛点：模型的一次性输出往往难以达到完美状态。就像学生第一次交作业很难做到满分一样，模型生成的代码、文案或解决方案通常需要经过多次修改才能达到理想效果。传统做法是人工检查后反复调整提示词（prompt），但这种方法效率低下且难以规模化。
最近在实际项目中验证了一套名为Evaluator-Optimizer的工作模式，通过建立生成-评估-优化的闭环系统，让语言模型具备了自我修正的能力。这个方案最吸引我的地方在于：它用不到100行Python代码就实现了传统需要人工参与的迭代优化流程，在我们团队的代码审查、文档优化等场景中，效率提升了3倍以上。
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2. 核心机制解析：双Agent协同工作原理
2.1 系统角色分工设计
这个模式的核心在于两个专门化的语言模型角色：
生成器(Generator)：
- 负责根据任务需求产出初始解决方案
- 每次生成时需要提供完整的思考过程（chain-of-thought）
- 输出格式严格遵循
<thoughts>思考过程</thoughts><result>具体结果</result>
评估器(Evaluator)：
- 扮演严格评审者的角色
- 需要预先定义清晰的评估标准（rubric）
- 输出格式为
<evaluation>PASS/NEEDS_IMPROVEMENT</evaluation><feedback>改进建议</feedback>
在实际部署时，我们发现使用同一个大模型的不同实例来担任这两个角色效果最好。比如都用GPT-4，但给它们不同的系统提示（system prompt）来塑造角色特性。
2.2 闭环工作流程详解
-
初始化阶段：
- 生成器接收原始任务描述
- 产生第一版解决方案（v1）
-
评估阶段：
- 评估器检查v1的质量
- 给出明确的通过/改进判定
- 提供具体可操作的改进建议
-
优化阶段：
- 生成器接收v1+反馈
- 产生优化后的v2版本
- 系统记录所有历史版本避免循环
-
终止条件：
- 评估结果为PASS
- 或达到最大迭代次数（通常设5-10次）
- 或连续两次改进后评分无提升
我们在实际部署时发现，加入"版本记忆"机制特别重要。系统会维护一个版本历史列表，确保每次优化都是基于前次的问题进行，避免模型反复犯同样的错误。
3. 代码实现深度剖析
3.1 基础框架实现
以下是经过项目验证的核心代码框架（Python）：
python复制class EvaluationOptimizer:
def __init__(self, generator, evaluator, max_attempts=5):
self.generator = generator # 生成器实例
self.evaluator = evaluator # 评估器实例
self.max_attempts = max_attempts
self.memory = [] # 版本历史记录
def run(self, task_description):
# 初始生成
current_version = self.generator.generate(task_description)
self.memory.append(current_version)
for attempt in range(self.max_attempts):
# 评估当前版本