如何让智能体在完成任务后总结经验并实现能力迁移，是人工智能领域长期面临的挑战；当前智能体在开放环境中执行多步骤任务时，常因目标与规则频繁变化而表现不稳定。针对此问题，上海科研团队与新加坡国立大学合作开发了"回顾式自我反思"框架RETROAGENT，推动智能体从单纯执行任务向持续进化转变。该研究成果已发表在2026年国际顶级人工智能会议论文集上，并公开了预印本。
这项研究不仅解决了智能学习的关键难题，也为人机协同发展提供了新思路。在数字化转型加速的背景下，如何将科研成果转化为实际生产力，促进技术与社会的良性互动，值得产业界和学术界共同探索。随着自主进化技术的发展，智能系统或将成为人类智慧的重要延伸。