EvoX 运行时的完整工作流

EvoX 运行时（Runtime）不是一次性的推理调用，而是一台面向 演化探索 的闭环执行系统。它把模型能力、工具能力与环境反馈组织成一条可持续运转的流水线：模型提出候选，Runtime 把候选变成真实计算，环境返回可观测的结果，演化机制据此做出选择，持久化系统再把经过验收的成果沉淀为下一轮探索的起点。

闭环的六个环节

• 模型提出候选：基于当前问题定义、历史状态与约束，生成参数级、算子级、策略级乃至程序级候选，决定搜索空间从哪些入口进入。
• 工具执行并触发环境变化：Runtime 调用评估器、仿真/代理模型、算子库与工作流，把候选转化为实际计算与可观测的环境变化。
• 环境返回反馈：任务环境给出指标、约束违例、失败模式与执行轨迹，这些信号既用于打分，也用于指导下一轮提议。
• 演化机制完成选择：通过种群更新、变异/交叉、Pareto 或偏好选择，保留高价值候选，改造或淘汰低价值候选。
• Runtime 组织计算：负责模块编排、状态管理、调度、异构算力分配与可复现执行，使算法与问题解耦、按需组合。
• 持久系统继承成果：跨 Agent 上下文保存项目级状态，由严格验收决定哪些结果沉淀为可信基线。

两条容易被低估的机制

跨越 Agent 上下文的项目级持久化：单次会话的上下文会随对话结束而消失，而演化需要的是跨会话积累。EvoX 把候选、评测记录与结论写入项目级存储，使新的 Agent 会话可以直接加载历史，不必重复已完成的工作。

严格验收与历史继承：并非所有结果都值得进入基线。验收网关对指标、约束与复现性进行把关，只有通过的版本才被写入历史并被后续轮次继承。这让继承成为可信的加速器，而不是错误的放大器。

闭环的意义

有了这条闭环，下一轮探索不必从零开始，而是在经受检验的成果上继续演化。模型负责提出可能性，系统负责验证、选择与积累——这正是 AI Native 科研的持续运行底座。