探索与发现
让智能体主动探索未知领域，发现"未知之未知"
🎯 核心概念
什么是探索与发现？
定义
探索与发现模式使智能体能够主动寻找新信息、发现新可能性，并识别运行环境中的"未知之未知"，而非仅在预定义解决方案空间内优化。
与其他模式的区别
| 反应式/优化 | 探索与发现 |
|---|---|
| 预定义解决方案空间 | 主动进入陌生领域 |
| 静态知识 | 生成新知识 |
| 被动遵循指令 | 主动探索环境 |
| 优化已知过程 | 发现"未知之未知" |
📋 六大应用场景
| 场景 | 说明 |
|---|---|
| 科学研究自动化 | 设计实验、分析结果、提出新假设 |
| 游戏和策略生成 | 探索游戏状态、发现涌现策略 |
| 市场研究 | 扫描非结构化数据识别趋势 |
| 安全漏洞发现 | 探测系统发现安全漏洞 |
| 创意内容生成 | 探索风格组合生成艺术作品 |
| 个性化教育 | 根据学生进度优化学习路径 |
🔬 案例：Google Co-Scientist
多智能体架构
| 智能体 | 功能 |
|---|---|
| 生成智能体 | 通过文献探索生成初始假设 |
| 反思智能体 | 评估假设的正确性和新颖性 |
| 排名智能体 | Elo评级竞赛模式排序假设 |
| 演化智能体 | 简化概念、优化假设 |
| 邻近智能体 | 聚类相似想法，探索假设空间 |
| 元评审智能体 | 综合见解，识别模式并反馈 |
💡 核心要点
使用场景
- 开放式、复杂或快速演变的领域
- 解决方案空间未完全定义
- 需要生成新假设、策略或见解
- 发现**"未知之未知"**
关键特征
| 特征 | 说明 |
|---|---|
| 主动探索 | 不是被动遵循指令 |
| 独立设定子目标 | 自主发现新信息 |
| 多智能体协作 | 每个智能体有特定主动角色 |
| 涌现行为编排 | 追求长期开放式目标 |
一句话总结
探索与发现模式是真正智能体系统的本质，使AI能够超越被动指令遵循，主动探索环境、独立设定子目标，成为追求知识的独立合作伙伴。
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参考文献：