🧬 エージェントが自分自身を「安全に」進化させるには、プロトコルそのものを作り直す必要がある——MCPやA2Aに足りないピースを埋める自己進化プロトコルが登場しました。
タイトル: Autogenesis: A Self-Evolving Agent Protocol
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🧬 概要
Autogenesis Protocol(AGP)は、LLMエージェントが実行中に自分のプロンプト・ツール・方策などを動的に改善できるようにする自己進化プロトコルです。中心思想は「何が進化するか」と「どう進化するか」を分離することです。
❓ 解決する課題
既存プロトコル(Anthropic MCP、Google A2A)は接続や呼び出しは標準化しますが、進化に不可欠な要素が欠けています。
・リソースがエージェントのコードと密結合している
・進化ステップのバージョン管理やロールバックが無い
・場当たり的な修正で、厳密な制御ループを成す標準オペレータが無い
💡 方法論と提案手法
AGPは2層構造です。
・RSPL:プロンプト・エージェント・ツール・環境・メモリの5種を、状態・ライフサイクル・バージョン管理されたインターフェースを持つ「登録リソース」として扱う
・SEPL:進化を型付きの合成可能オペレータで形式化し、すべての変更をRSPL経由でバージョン管理・可逆にする
この上に構築したAGSは、Agent Bus上でサブエージェントを並行実行し、失敗の兆候があればReflect→Select→Improve→Evaluate→Commitのループで自己改善します。
🎯 ユースケース
長期計画や多様なツール利用を要するエージェント開発に有効です。改善の系譜が残りロールバックできるため、壊れやすいグルーコードを避けつつ安全に自己進化を運用できます。
📊 実験結果
・科学・数学:弱いモデルほど効果大。gpt-4oはAIME25で+100%、gpt-4.1はAIME24で+71.38%。一方で飽和した強モデルは天井効果で伸び小
・GAIA:Test 79.07%→89.04%(+12.61%)。難易度Lv3で+33.34%と難問ほど効果大
・コード生成:C++は合格79→99、TLEエラー9→0、実行効率+46.4%。プロンプトと出力の同時進化が最良でした
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