AgentGA：エージェントシード空間で進化するコード解決策

arXiv cs.AI / 2026/4/17

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要点

AgentGAは、タスクプロンプトに加えて任意の「親アーカイブ」でワークスペースを事前初期化する「エージェントシード」を最適化することで、自律的なコード生成を改善する新しいフレームワークです。
AgentGAはコードを直接編集するのではなく、再利用可能な開始条件を探索する外側の進化的ループを用い、リセットされたワークスペースから新たに長期の自律実行を立ち上げます。
この手法は、集団レベルの遺伝的アルゴリズムと長期エージェントを組み合わせ、選択には決定的な1:1エリート・トーナメントを用い、演算子割当は改良Hedgeコントローラでオンライン適応します。
表形式AutoML向けにWeco-Kaggle Liteベンチマークで評価し、10回の実行で平均74.52%（Exceeds % of Human）を報告しており、AIDEの54.15%を上回ります。
1,135件の親子比較では、親アーカイブを活用した子孫が「スクラッチ起動」を上回り、継承される成果物が後続の自律実行をより有効にすることを示唆しています。