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2019年、計算機科学の先駆者リチャード・サットン（Richard Sutton）教授は、AI研究史において最も鋭利な予言となったエッセイ『苦い教訓（The Bitter Lesson）』の中で次のように喝破しました：

「70年にわたるAI研究が残した最大の教訓は、人間が手作業で精緻に作り上げたアルゴリズムは、計算リソースをレバレッジして自律的に学習・進化する汎用手法にことごとく凌駕されるという冷厳な事実である。」

コンピュータビジョンは数十年間、人間が手動で設計したSIFTやHOG特徴量抽出器に頼っていましたが、ディープ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の登場により一晩で淘汰されました。自然言語処理も同様に、言語学者が手作業で構築した複雑な文法解析木が、アテンション（Attention）基盤のトランスフォーマーによって完全に置き換えられました。

この**スタンフォード CS329A: Self-Improving AI Agents（自己改善AIエージェント）**第7講において、我々は現代エージェント工学の最も過激な問いに対峙します：

「なぜ我々は今なお、ReActループ、PRM検証器、LATS木探索などのエージェントコードを、人間が一行ずつ手動でプログラミングしているのか？ チューリング完全なPythonコードを生命のDNAとして扱い、エージェントがより優れたエージェントを自律的に設計・進化させることはできないのか？」

本講義では、Open-Ended Evolution LLM（大規模言語モデルの開放型進化）の最前線を探究し、Automated Design of Agentic Systems ADAS（エージェント自動設計）、Sakana AIのThe AI Scientist SakanaによるAutonomous Machine Learning Discovery（自律的機械学習科学発見）、そしてGoogle DeepMindのAlphaEvolveが実現した**Self-Referential Code Evolution（自己参照的コード進化）**の3大ブレイクスルーを完全解剖します。