自己改善能力を備えた自律型エージェントは、研究段階のプロトタイプから実際に運用されるシステムへと進化しています。このサーベイ論文は、経験から最小限あるいはまったく人間の入力なしに適応・進化する自己改善エージェントの現状をまとめたものです。 著者らは現代的な自己改善エージェントを、経験を蓄積された能力の向上に変換するアダプティブシステムとして位置づけています。その枠組みの中で、モダンなエージェントはファウンデーションモデルとプロンプト、メモリ、ツール、制御ロジックから構成される操作的なスキャフォールディングを組み合わせた構成として表現されます。この視点から、自己改善は自己誘導型の更新オペレータとして形式化され、モデルパラメータやスキャフォールディングコンポーネントへの更新を取得・実行します。 論文では先行研究を更新対象と変化を駆動するシグナルの観点から整理し、応用例をレビューしたうえで評価方法を議論しています。さらに未解決の問題と今後の研究方向について考察を加えています。利便性を考慮して、技術的な最新情報はGitHub上で管理・公開されており、自己改善型エージェントに関する研究の動向を追跡できるようになっています。