近期，第二届国际人工智能奥林匹克学术活动（IOAI）在北京十一学校举行。IOAI由麻省理工学院、牛津大学、哥本哈根大学、阿联酋人工智能大学等全球顶尖高校与科研机构的专家联合发起，第二届活动获得联合国教科文组织（UNESCO）官方支持并授权使用其标识，属于全球科学类奥林匹克竞赛。活动聚焦青少年人工智能教育，致力于培育面向未来的人工智能创新者与研究者。

在IOAI组委会的官方邀请下，华为小艺AI竞赛Agent亮相本届赛事并展现出金牌实力。这一里程碑成就，标志着AI智能体在顶级学术赛事中达到专家级解题水平，同时为教育数智化发展提供了创新范式。

IOAI组委会特别指出：“本次大赛首次尝试邀请企业模型参赛，虽以非排名形式亮相，但其表现已达到赛事金牌水平。我们始终坚信，学术理想与产业经验携手并进，才能孕育出真正的创新。企业模型的参与不仅为赛事发展带来了宝贵经验，更推动了“AI+教育”融合应用的实质性落地，为教育数智化转型进程贡献了力量。”

解密金牌实力，多Agent协同进化系统

小艺AI竞赛Agent全程自主解题，完成6道跨学科领域赛题，5题得分超90分（其中2题接近满分）。基于多Agent协同架构与迭代进化框架设计，自行在大赛网页上获取题目与数据、提交答案代码，全程自主决策、自动执行。面对数据不平衡、推理资源不足等挑战，小艺AI竞赛Agent通过迭代优化、数据增强、轻量模型切换等策略实现突破。

1.三大Agent智能协同，构建解题闭环创新

小艺AI通过Planner、Thinker、Coder三大核心模块构建智能解题闭环：其中Planner负责规划解题全流程，制定操作路径（如题目阅读、数据下载、代码生成与提交等）；而Coder专为解题训练的强大模型，统筹问题信息生成可执行代码，确保技术落地的准确性；Thinker模拟人类创造性思维，结合领域知识与问题特征动态调整思路，为代码生成注入创新灵感；各模块分工协作，形成从问题理解到代码实现的闭环能力。

2.聚焦学科交叉融合，赋能求解新维度面对多学科交叉的复杂挑战，小艺AI竞赛Agent内置覆盖数学建模、统计分析、NLP、CV等领域的跨学科方法库，内含大量顶尖机器学习方案与技巧，可智能调用多领域知识应对综合性难题，释放AI在交叉学科中的潜力。

3.迭代进化框架，实现持续自我超越系统构建“生成-评估-进化”的智能迭代机制，基于竞赛平台评分与自测结果对解题方案进行客观评估，持续优化代码，逐步逼近最优解，实现“自我超越”。这一框架显著提升了Agent在复杂任务中的适应性与收敛效率。

小艺AI的竞赛征程与数智化未来

近期，小艺AI竞赛Agent在顶尖国际赛事IMO中展现了卓越的数学推理能力并取得银牌成绩，更是在本次IOAI竞赛中展现出Agent的规划、推理与代码生成能力，进一步达到金牌水平，这代表着小艺在真实复杂任务中的处理能力、可靠性与竞争力得到全面提升。

值得关注的是，小艺AI竞赛Agent是基于小艺开放平台搭建，相关代码生成能力也已经应用于教育类Agent，以推动智能教育方法论的创新。