克服局部最优问题的三阶段解决方案
SE-Agent框架通过独特的轨迹进化机制解决这一关键问题，具体分三个阶段实现：
- 多元路径生成：首先生成多个不同的推理轨迹（解决方案路径），确保初始搜索范围的广泛性。这是打破思维局限的基础。
- 群体智能交互：通过三种核心进化操作实现路径间信息交换：
1. 修正操作：彻底重构失败方案
2. 重组操作：杂交优质解决方案片段
3. 精炼操作：压缩优化有效路径 - 动态评估机制：采用加权评分系统持续评估各路径效果，自动淘汰低效路径，保留最具潜力的进化方向。
实践建议：开发者可通过调整config/default.yaml中的population_size参数来增加初始路径数量（默认10条），在复杂任务中建议提升至15-20条以提高突破局部最优的概率。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决LLM智能体在复杂任务中容易陷入局部最优的问题？
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