让系统自己试工作流：生成、运行与评分

说明

ADAS 把 Agent 设计视为搜索问题：元 Agent 根据既有候选和评测结果提出新实现，运行后把结果加入档案。它展示了代码可以作为包含提示、工具和控制流的统一表示。

AFlow 把工作流表示为由模型调用和逻辑操作组成的图，用 MCTS 在修改、执行、评估和回传之间搜索。作者报告它在所测基准上优于若干手工与自动基线，但不能据此推断所有生产任务都会受益。

自动搜索仍依赖人定义任务、预算、评测器和可修改边界。评测不可靠时，搜索只会更有效地优化错误目标。

跟着一个例子走

边界与误区

• MCTS 在这里和 AlphaGo 的用法有什么联系： AFlow 把围棋走子换成工作流变体，同样通过评估得分选择有潜力的节点继续扩展；具体搜索与停止条件由该系统定义。

• 为什么代码是工作流搜索中的通用语言： Harness 本质上是编排 prompt、工具调用、子 Agent、控制流和记忆的代码，用代码表示设计后，工作流可以被生成、修改、执行和评估，自动搜索才具备可操作的对象。