agent优化之GEPA——一种提示词自进化的优化方案

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本文基于GEPA（Genetic-Pareto，Reflective Prompt Evolution）[1]算法，设计并实现了一套Prompt 自进化系统，解决当前Prompt优化依赖人工经验导致的盲目性高、难以复制、缺乏权衡机制等痛点。该系统构建"推理→评分→反思→选择"的自动化闭环，通过数据驱动的反思式变异机制，让LLM自动分析Badcase、归因至Prompt具体规则、生成候选变体，并基于帕累托前沿进行多目标择优，避免单点优化引发的指标对抗性退化[1]。系统采用任务无关架构，支持二分类、多分类、评分等多种场景，通过零配置设计实现自动数据集分析与配置推断，同时提供可解释的优化过程。GEPA将Prompt优化从人工试错转变为有量化依据的自动化寻优，显著提升与人工标注及线上业务效果的对齐能力，为AI评估器提供可持续进化的技术底座。