DGM（Darwin Gödel Machine）是自改进人工智能系统，通过迭代修改自身代码来提升性能。DGM从其维护的编码代理档案中选择一个代理，基于基础模型生成新版本，然后在编码基准测试中验证新代理的性能。如果性能提升，新代理会被加入档案。DGM的设计灵感来源于达尔文进化论，通过开放性探索策略，从不同起点探索多种进化路径，避免陷入局部最优解。在实验中，DGM在多个基准测试中的性能显著提升，例如在SWE-bench基准测试中性能从20.0%提升至50.0%，在Polyglot基准测试中从14.2%提升至30.7%。DGM的自改进过程在隔离的沙盒环境中进行，确保安全性。

DGM – 自改进AI Agent系统，会迭代修改自身代码提升性能 第1张
（图片来源网络，侵删）
DGM – 自改进AI Agent系统，会迭代修改自身代码提升性能 第2张
（图片来源网络，侵删）