部署后的智能体如何持续改进，不能只看单个模型的自我学习。固定任务与固定反馈会构成静态学习环境，也会限制系统能够探索的方向。这篇综述把关注点转向“协同进化”：多个智能体及其环境彼此施加适应压力，使变化不再完全沿着预先设计的单一路径展开。
从同伴适应走向环境适应
作者提出一个渐进式三阶段分类。第一阶段是智能体—智能体协同进化：智能体面对持续变化的同伴，通过对抗、协作或组织层面的适应调整自身。这里的关键不是简单增加智能体数量，而是让其他智能体成为动态学习条件；一方的变化会改变另一方随后面对的问题。
第二阶段是智能体—环境协同进化。变化范围从同伴扩展到任务、反馈和交互空间：智能体在适应环境时，也促使环境发生调整。相比固定任务上的反复优化，这一阶段更接近开放式演化，但也更难判断系统究竟是在获得可迁移能力，还是仅仅适应了共同变化的局部条件。
让进化机制本身可变化
第三阶段是元协同进化，其目标更激进：不再把演化规则视为固定基础，而是探索让进化机制自身也能够演化。按照这套分类，系统逐步减少对人工设计约束的依赖，从“在给定规则内学习”走向“连产生变化的方式也可能被调整”。不过，摘要将其表述为一种进一步探索的可能性，并未给出它已经成熟可用的证据。
综述同时归纳了三类直接挑战：如何评估持续变化且相互依赖的系统，如何把协同进化扩展到更多组件，以及如何让自主性越来越强的演化过程保持安全、可控。它们彼此关联：组件越多、变化层级越高，稳定对照和责任边界就越难建立。
我的判断
这篇工作的主要价值是提供统一语言，把多智能体适应、动态环境和可演化机制放进同一条技术路径中，适合用于梳理研究版图与识别系统设计层次。但它是一篇综述，分类框架不等于有效性证明，也不能直接回答哪种机制在具体任务上更可靠。协同进化可能突破固定反馈的上限，也可能放大不可预测性；在缺少稳定评测、安全边界和控制手段时，“减少人工约束”不应被直接等同于能力进步。