0.2 元生成专属多智能体应用？星标超 7 万的 LlamaFactory 作者郑耀威揭秘 Agent 自进化越用越强

整理 ｜梦依丹

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

0.2 元。

一句自然语言，生成一个完整可运行的 AI 应用，Token 成本仅约 2 毛钱。

这个数字足够反常识，也很难不让人继续追问：究竟是怎么做到的？

给出这个案例的人叫郑耀威。

你可能还不熟悉这个名字，但如果做过大模型微调，大概率听说过他参与打造的开源项目——LlamaFactory。

在 GitHub 获得超过 7 万 Star 的大模型微调框架，被全球开发者广泛用于大模型的高效微调与部署，相关研究成果也已在阿里云、英伟达等企业场景中得到应用。

郑耀威本人是 PrismShadow（千影光流）联合创始人兼 CTO、北京航空航天大学计算机学院博士研究生。

而现在，他又把目光投向了一个更难的问题：Agent 做出来之后，怎么让它自己变强？

围绕这个问题，郑耀威和团队打造了一套新的开源智能体自进化引擎——PenguinHarness。

11 月 20—21 日，由 CSDN 与奇点智能研究院联合举办的「2026 奇点智能技术大会」将在北京万达文华酒店召开。届时，郑耀威将带来「低成本、高收益的自进化 Agent 闭环构建实践：从 LlamaFactory 到 PenguinHarness 的技术演进」的主题分享。

从模型微调，到 Agent 自进化。

这一次，他想讨论的已经不只是“怎么把 Agent 搭出来”，而是：

怎样让一个 Agent 在真实业务中越用越强？

从大模型微调走向 Agent 自进化

郑耀威是北京航空航天大学计算机学院博士研究生，也是 PrismShadow（千影光流）联合创始人兼 CTO。

他在 ACL、CVPR、AAAI 等顶级会议和期刊发表论文 10 余篇，担任 AAAI、EMNLP 等会议审稿人，曾获北航榜样、昇腾生态开源卓越贡献奖等荣誉，也曾多次受邀在人工智能计算大会、阿里云栖大会等行业峰会分享。

但如果一定要从这些经历中挑一个开发者最熟悉的标签，大概还是：LlamaFactory 作者

几年前，大模型微调还是一件门槛不低的事情。

环境配置、训练参数、数据处理、显存管理、模型适配……任意一个环节都可能让开发者花费大量时间。

LlamaFactory 把复杂的大模型微调流程尽可能封装进统一框架，并提供 CLI、Web UI 等方式，显著降低大模型微调和实验的使用门槛。

如今，这个项目已经获得超过 7 万 GitHub Star。

而完成这一切时，郑耀威还是一名博士研究生。

Agent 搭起来容易，变强难。

LlamaFactory 解决的是：模型怎么通过训练和微调变得更好？

但到了 Agent 时代，问题开始发生变化。LangChain、LangGraph 等框架已经显著降低了 Agent 原型开发的门槛。

接模型、接工具、配 Prompt、做 Workflow、写 Skill。一个“能跑起来”的 Agent，已经越来越容易实现。

但真正的问题往往发生在上线以后。

它会自己成长吗？对很多 Agent 系统而言，上线并不意味着能力会自然增长。

如果缺少数据沉淀、自动评估和持续优化机制，一个 Agent 运行三个月之后，它的核心能力可能和上线第一天并没有本质区别。

甚至还可能出现另一种情况：

• 业务不断增加，Prompt 越写越长，临时规则越堆越多，Token 成本持续上涨，但 Agent 并没有真正学会什么。

如果你也正在做 Agent，可以问自己三个问题：

• Agent 上周犯过的错误，这周还会不会再犯？

• 新业务接进来以后，需要工程师重新修改 Prompt 和流程，还是 Agent 能利用已有经验进行适应？

• 你能不能明确说出，它比一个月之前“强了多少”？

如果这些问题很难回答，那么这个 Agent 可能还停留在：“能用”。

距离真正的：“越用越强”，还有一段距离。

PenguinHarness：让 Agent 从“自动构建”走向“自动优化”

这正是郑耀威此次演讲准备重点讨论的问题。

过去半年，团队围绕智能体自进化打造了 PenguinHarness。

如果说传统 Agent 框架更关注：Build Agent。

那么 PenguinHarness 希望继续往前走一步：Optimize Agent。

它的核心包括一套面向 Agent 的 SDK、尽可能精简的工具体系和 System Prompt 设计，并支持大量模型统一接入，让开发者可以根据不同业务、成本和数据安全要求灵活选择模型。

更关键的是：

• 它试图让“优化 Agent”这件事本身也形成自动化闭环。

过去的方式可能是：

• Agent 出错 → 人工看日志 → 找问题 → 改 Prompt → 再测试

而在自进化体系中，这个流程开始变成：

• 任务数据 → 自动评估 → 问题定位 → Harness 迭代 → 新版本验证

也就是说：

• Agent 不仅在执行任务，“如何改进 Agent”本身，也开始成为系统的一项能力。

一个 Agent 的“进化闭环”，到底怎么搭？自进化最容易产生的误解，是把它简单理解成：“让模型反思一下，然后重新回答。”

但真正进入工程环境后，自进化远比“Reflection”复杂。一个 Agent 的能力来自很多部分：

• 模型、Prompt、Tool、Skill、Memory、Workflow、上下文以及 Harness。

因此，真正的自进化首先要解决两个问题：

第一，怎样稳定地让 Agent 变强

第二，怎样证明它真的变强了？

郑耀威团队给出的方案，是建立一条完整的 Evolution Loop：

在这一过程中，真实任务产生的数据可以转化为评估和优化依据。

评估系统判断：这次任务到底哪里做得不好？

• 是 Prompt 的问题？

• Skill 的问题？

• 工具选择的问题？

• 还是执行策略的问题？

然后再根据结果进行下一轮迭代。最终形成一个不断循环的：Agent Evolution Loop。

比“让 Agent 进化”更难的是：如何证明它真的进化了？这是整个 Agent 自进化问题里非常关键、却经常被忽略的一环。

今天已经有很多 Agent Benchmark。但大部分 Benchmark 回答的是：

• 这个 Agent 现在有多强？

而真正做自进化时，需要回答的问题是：

• 给它经验、数据和反馈之后，它究竟提升了多少？

为此，郑耀威团队进一步推出：GDPevo Benchmark——它专门面向具有经济价值的实际业务任务，用于评估 Agent 的自进化能力。

GDPevo Benchmark 通过 120 个任务、12 个业务场景等方式，尝试系统度量 Agent 在经历数据、反馈和迭代之后究竟提升了多少。

在团队目前公布的 PenguinHarness 自进化实践中，部分实验实现了：

• 平均准确率提升 18.8%

• Token 成本降低 7.5%

同时，在相关演示中，团队还展示了使用一句自然语言生成完整 AI 应用、Token 成本约 0.2 元的案例。

这背后真正值得关注的，并不是某一个具体数字，而是一个正在发生的变化：

• Agent 的竞争，可能正在从“第一次谁做得更好”，走向“运行一千次之后，谁学得更多”。

而这也是郑耀威此次现场分享最值得期待的部分。

从一个 Agent，看见整个 AI 技术栈正在变化

郑耀威的这场分享，只是 2026 奇点智能技术大会众多技术议题中的一个切面。

2026 奇点智能技术大会将于 11 月 20-21 日在北京万达文华酒店举行。

大会将聚焦大模型、Agent、AI 原生软件研发、AI Infra、多模态、世界模型、具身智能、AI Coding 与企业级 AI 应用等方向，规划 18 大前沿专题，从模型能力一路讨论到工程体系与真实业务落地。

目前已经确认的嘉宾阵容，也覆盖了 AI 技术演进的多个关键方向。

其中包括：

• Łukasz Kaiser OpenAI 资深研究科学家、Transformer 八子之一

• 段楠 京东集团副总裁、京东探索研究院副院长

• 李宇轩 面壁智能技术合伙人、智能进化首席科学家

• 张俊林 新浪微博首席科学家及 AI 研发部负责人

• 成宇 昆仑万维集团首席科学家、南洋理工大学讲席副教授

• 董汉德 腾讯 WorkBuddy 模型研发负责人

• 张铂 上海人工智能实验室青年科学家、智能体中心负责人

• 俞扬 南京大学人工智能学院副院长、教授

• 郎玉川 昆仑行机器人具身算法负责人、前理想汽车资深算法专家

• 李宇轩 面壁智能技术合伙人、智能进化首席科学家

更多专家及议题，欢迎访问「2026 奇点智能技术大会」官网：https://ml-summit.org/

当 AI 从模型走向系统、从 Demo 走向生产，我们到底需要怎样的新技术栈？

对于正在做 Agent、AI Coding、企业级 AI 应用的开发者来说，郑耀威这场演讲尤其值得关注。

你将现场看到：

• Agent 自进化闭环怎么搭

• GDPevo 如何度量 Agent 进化能力

• 怎样通过数据、评估和 Harness 实现自动迭代

• 如何兼顾效果、Token 成本与企业数据安全

以及 PenguinHarness 如何让 Agent 从“自动构建”进一步走向“自动优化”。

最后，我们整理了一套大会资料包，Łukasz Kaiser 历届演讲视频与 PPT、Agent 实战训练营。

Agent 实战训练营录播课包含Agent 设计模式、微信 AI 搜索实战、Agentic AI Infra，六章内容，讲的全是"Agent 怎么从 Demo 跑上产线"

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