従来のLLMエージェント設計は人手依存で構成改善が難しく、解決策として自己進化型エージェントが提案されてきた。本研究は、繰り返しタスクへ適用するため、エージェント構成をコードとして生成する従来の自己進化型エージェントを拡張し、タスク実行履歴を活用する機構を取り入れ、その有効性を評価した。実行履歴を取り入れる方式として、実行履歴を直接プロンプトに用いる方式(1)と、履歴取得をコード生成に組み込む方式(2)を比較した。繰り返しタスクの例としてブラックボックス関数最適化を採用した。評価の結果、方式(2)は従来法を上回り、従来法では見られなかった世代ごとの改善傾向も確認され、タスク実行履歴活用の有効性が示された。