🎯 情报来源：量子位
中科院、清华大学及阶跃星辰联合团队于2025年8月19日发布自进化Agent框架SE-Agent，在SWE-Bench Verified基准测试中创下80%的Top-1问题解决率新纪录。该框架通过创新性的轨迹进化机制，使Claude-3.7-Sonnet模型解题成功率提升20.6个百分点至61.2%，在开源模型DeepSeek-V3上更实现73%的相对性能提升。
SE-Agent突破传统智能体单轨迹独立优化模式，引入”修订-重组-精炼”三维进化算子，通过多轨迹协同实现集体智慧进化。测试数据显示，其对Llama-3.1-70B模型的提升幅度高达112%，是目前首个在500个真实GitHub问题上验证有效的自进化框架。
💡 核心要点
- 破纪录性能：在SWE-Bench Verified达到80% Top-1 Resolution Rate，刷新领域纪录
- 跨模型普适性：Llama-3.1-70B表现提升112%（15.4%→32.6%），GPT-4o提升80%（22.4%→40.4%）
- 关键技术突破：三大进化算子实现73%-112%不等的模型性能提升
- 开源生态完善：代码已在GitHub开源，支持即插即用集成
- 商业验证案例：成功修复scikit-learn深层BUG，突破传统智能体思维定式
📌 情报分析
技术价值：极高
轨迹级优化范式颠覆传统参数微调方式，消融实验证实修订/重组模块贡献度超70%，具备方法论突破意义。
商业价值：高
在500个真实GitHub问题上验证有效，可直接降低20%-40%的代码维护成本，但需配套计算资源支持进化计算。
趋势预测：极高
轨迹进化机制可迁移至强化学习等领域，团队已布局AgentRL方向，预计2-3年内将出现工业级应用案例。