最近、国際進化計算のトップ会議 GECCO 2026 が主催する LLM Designed Evolutionary Algorithm Competition（大言語モデル設計進化アルゴリズム競技）において、Huawei Cloud 天籌 AI ソルバー チームと Huawei ノアの方舟ラボが共同で構成した参加チーム「OptVerse-Noah」が、知能エージェントが自主的に発見した進化アルゴリズム AMGE により、GNBG ブラックボックス最適化ベンチマークテストセットの全ての 24 のテスト関数で第1位を獲得し、優勝しました。
今回の競技の核心命題は、アルゴリズムの自動設計が統一された制約の下で、24 の構造が異なり、難易度が未知のブラックボックス問題に対して安定して優れたパフォーマンスを達成する必要があるということです。同時に問題の内部構造情報を取得することはできず、個々の問題に対して調整を行うこともできません。具体的な制約は以下の通りです：
厳格なブラックボックス制約：参加アルゴリズムは目標関数の評価結果を通じてフィードバックを得ることしかできず、テスト関数の内部構造情報にアクセスすることは許可されていません；統一されたパラメータ設定：アルゴリズムは同一の設定を用いて全ての 24 のテスト関数を完了する必要があり、特定の調整は禁じられています；有限評価予算：各テスト関数は有限の関数呼び出し予算内で最適化を完了する必要があり、アルゴリズムの効率と探索能力に対してより高い要求が課されています；問題を越えた一般化：アルゴリズムは多様なモード、不対称、複合構造など、全く異なる問題構造において同時に安定したパフォーマンスを達成する必要があります。
命題の核心的な難しさは、同一の設定の下で異なるタイプのブラックボックス問題の最適化要求をどのように両立させるかということです——滑らかな関数は迅速に収束する必要があり、多様なモードの関数は広範に探索する必要があり、欺瞞的な関数は局所最適から脱出する必要があり、これにより「アルゴリズムの自動設計」が人工設計のボトルネックを突破できるかどうかを検証します。
Huawei Cloud 天籌 AI ソルバー チームが進化アルゴリズム設計のボトルネックを突破
進化アルゴリズムの自動設計という難題に対して、Huawei Cloud 天籌 AI ソルバー チームは Huawei ノアの方舟ラボと連携し、自主的に革新した知能エージェント ScienceFlow に基づき、エージェントに自主探索能力を与え、アルゴリズムの専門家のように自主的に思考し実験できるようにしました。その核心技術の突破は以下の通りです：
適応的研究路線：知能エージェントは性能フィードバックに基づき、現在のアルゴリズム設計の方向に沿って深掘りを続けるかどうかを自主的に決定し、柔軟に異なる研究路線を探索します；信号感知とインテリジェントなストップロス：実験の進行中に収束速度、集団の多様性、局所探索の飽和度をリアルタイムで感知し、現在の路線のトレンドが良くないと判断した場合、すぐに後退してストップロスを行い、計算資源の消費を減少させます；経験の折りたたみと自己思考：知能エージェントは探索過程での様々な方案や探索戦略などを記録し、経験資産に変換し、後の探索時に既存の経験を回溯してアルゴリズム探索の自己思考を実現します。
これらのメカニズムを通じて、知能エージェントが自主的に発見した AMGE アルゴリズムは、多様なモード、非対称、複合構造などの 24 種類の異質なテスト関数において最適なパフォーマンスを達成し、AI 知能エージェントがアルゴリズム設計に深く関与する可能性を示しました。