# DynaSaur – Adobe 推出的大语言模型代理框架

- Link: https://paooo.com/aigc-news/25304/
- Published: 2026-07-13T04:18:29+08:00
- Author: Prompt 语宙研究院

⚡ [Prompt](https://paooo.com/ai-image-prompts/) 语宙 AI 导读 · 30 秒核心看点

 * 支持动态创建Python动作，不再受限于固定动作集合，提升代理的泛化与适应能力。
 * 可积累并检索历史动作，形成可复用函数库，让后续任务执行更高效。
 * 在GAIA基准中表现出色，尤其适合复杂、长期、预定义动作失效的场景。

## DynaSaur是什么

DynaSaur是Adobe Research推出的大型语言模型（LLM）代理框架，突破传统LLM代理系统受限于
预定义动作集合的限制。框架支持代理动态创建和组合动作，基于生成和执行Python代码与
环境互动，实现更灵活的问题解决。DynaSaur能积累生成的动作，构建可重用的函数库，提高
未来任务的效率和适应性。在GAIA基准测试中，DynaSaur展现显著的灵活性，尤其在处理复杂
和长期任务时表现出色。

阅读目录

 * [DynaSaur是什么](https://paooo.com/aigc-news/25304/#dynasaur%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [DynaSaur的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/25304/#dynasaur%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [DynaSaur的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/25304/#dynasaur%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [DynaSaur的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/25304/#dynasaur%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [DynaSaur的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/25304/#dynasaur%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![DynaSaur](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/DynaSaur-website-1.avif)

## DynaSaur的主要功能

 * **动态动作创建**：根据环境和任务需求，动态生成新的Python函数作为动作，不依赖于
   预定义的动作集合。
 * **动作积累与复用**：框架将生成的动作积累起来，构建可重用的函数库，在未来的任务
   中使用，提高问题解决的效率。
 * **环境互动**：基于生成和执行Python代码与环境互动，代码定义新的动作或调用已有的
   动作。
 * **灵活性和适应性**：在面对复杂和长期的任务时，能灵活适应，尤其是在预定义动作不
   适用或失败的情况下，恢复并完成任务。

## DynaSaur的技术原理

 * **动作表示**：将每个动作表示为Python函数，用Python的通用性和LLM的代码生成能力。
 * **动作检索**：基于动作检索函数，根据查询和上下文，从积累的动作库中检索最相关的
   先前生成的动作。
 * **动作积累**：在执行任务的过程中，将新生成的动作添加到动作库中，动作用于未来的
   任务。
 * **部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）**：将代理的行为建模为POMDP，其中包括任务
   空间、动作空间、状态空间、观察空间、状态转移函数和观察函数。
 * **动态动作空间**：引入一个潜在无限的动作集合A*，支持代理在每个时间步骤中提出任何
   动作解决任务。

## DynaSaur的项目地址

 * **GitHub仓库**：[https://github.com/adobe-research/dynasaur](https://github.com/adobe-research/dynasaur)
 * **arXiv技术论文**：[https://arxiv.org/pdf/2411.01747](https://arxiv.org/pdf/2411.01747)

## DynaSaur的应用场景

 * **自动化客户服务**：作为聊天机器人，动态生成解决方案处理客户的查询和问题，提供
   更灵活和个性化的服务。
 * **智能个人助理**：作为个人助理，帮助用户管理日程、执行任务、搜索信息，根据用户
   的需要动态学习新技能。
 * **软件开发辅助**：帮助软件开发人员自动生成代码，解决编程问题，或作为软件测试中的
   自动化测试代理。
 * **教育和培训**：在教育领域，作为教学辅助工具，根据学生的学习进度和需求动态调整
   教学内容和难度。
 * **数据科学和分析**：处理复杂的数据分析任务，动态生成数据处理流程，帮助研究人员
   和分析师更高效地进行数据探索和模式识别。

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❓ 常见问题解答（FAQ）

DynaSaur和普通LLM代理有什么区别？

普通LLM代理通常只能在预定义动作集合里选择，而DynaSaur允许代理根据任务动态生成新的
Python函数动作，并把可用动作持续积累到库中复用，因此更灵活，也更适合复杂任务。

DynaSaur为什么适合长期任务？

因为它不仅能执行当前任务，还能把过程中生成的新动作保存下来，后续遇到相似问题时可
直接检索复用，减少重复生成和试错，提升长期任务的稳定性与效率。

DynaSaur主要应用在哪些场景？

文章提到的场景包括自动化客户服务、智能个人助理、软件开发辅助、教育培训以及数据科学
分析，核心优势是能根据环境和需求动态学习新技能并调整解决方案。

🔬 语宙深潜追问 · 进阶实操拆解

如何把动态动作接入现有[Agent](https://paooo.com/trends/)？

先把高频能力封装成可复用Python原子动作，再让规划器按任务动态组合。关键是给动作加
统一输入输出、幂等校验和失败回滚，避免“会生成但难维护”。

动态生成动作如何避免失控？

建议加白名单、沙箱执行和成本上限，并对动作调用做日志与回放。对于长期任务，优先让
模型生成“候选动作计划”，再经规则或人审后执行。

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