AIP Evolve 总览

AIP Evolve 负责编排成群的 AI FDE 智能体，以改进 Foundry 中的 AI 系统。你为一次进化（evolution）定义目标、目的、验证策略和限制。随后 AIP Evolve 会启动 AI FDE 来探索并验证可能的改动，并呈现由此产生的提议和智能体活动供审阅。

使用 AIP Evolve 可以迁移模型、降低成本或延迟、提升评估得分，或追求某个自定义目标。

在使用 AIP Evolve 之前：

• 启用 AIP，并确保你能够访问 AI FDE。
• 在某个 Ontology 中安装 AIP Evolve Marketplace 产品。
• 确保你能够访问目标资源，以及用于验证改动的任何数据或评估套件。

设想这样一家组织：它使用一个由 AI 驱动的库存分配工作流来解释客户订单并确定如何履约。该组织希望在引入明显回归（regression）的前提下降低该工作流的算力成本。

在 New 标签页中，选择该工作流作为目标，并选择 Optimize cost。对于这次进化，AIP Evolve 被配置为选取 10 个有代表性的测试用例并并排比较输出。智能体可以在最多五次迭代中替换模型并调整提示词。审阅生成的提示词，然后选择 Evolve 打开 AI FDE 并开始进化。

AIP Evolve 编排智能体来检查工作流、创建测试用例、做出候选改动，并针对基线评估候选输出。打开 Agent graph 可以跟踪这一活动，并查看各智能体的目标、洞察和产物。在此例中，智能体完成了三次迭代。

当智能体完成后，打开 Proposal 审阅推荐的改动及支撑证据。在此例中，提议推荐将 GPT-4o 替换为 GPT-5.4 Mini，并为两条提示词添加护栏（guardrails）。基线和候选方案的 10 个测试用例全部通过，而平均算力成本下降了 65%，从每次调用 204.6 算力秒降至 72.4 算力秒。

在接受提议之前，请审阅验证结果、输出比较、置信度评估和局限说明。在适用时，选择 Review in Branching 以在 Global Branching 中检查分支提议。选择 Resume 可通过可选的附加指令在 AI FDE 中继续该进化。