本文提出GuideEvolve，一个自我进化的智能体框架，核心包括专家指导的任务特定评估进化流水线和三种自主调节机制（3Ts）：Think Fast and Slow、Throwback、Termination by choice。框架通过让专家模型对每一代候选解进行评分，引导进化搜索向任务最优方向收敛；3Ts分别负责认知层面的快速/慢速思考切换、基于历史状态的回滚恢复以及根据性能阈值的自适应终止。实验在MGSM和MMLU基准上进行评估，GuideEvolve在MGSM上取得89.8%准确率（接近G\"odel Agent的90.6%），在MMLU上达到89.1%（高于87.9%），方差下降25%‑59%，演化成功率100%（基线82%），所需优化迭代约减半（从30次降至15.1和13.4次），显示出更好的稳健性和生产部署适配性。
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