AIモデルを使って、スクリーンショット、モックアップ、Figmaデザイン、画面録画からHTML、Tailwind、React、Vueなどのフロントエンドコードを生成します。
algorithmicsuperintelligence/openevolve
LLMでコードを反復的に変異・評価し、より優れたアルゴリズムの発見を目指すオープンソースの進化型コーディングエージェント。AlphaEvolveのアプローチを実装。
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- 最終コミット
- 19 時間前
これは何?
OpenEvolveは、ソースコードに対する進化ループを実行します。LLMがプログラムの変更案を提示し、ユーザーが作成した評価器が各候補を採点し、優れた候補が次のラウンドに引き継がれます。プログラムは複数の島にまたがるMAP-Elitesの品質・多様性グリッドに保存されるため、局所最適解に収束せず、多様な解を維持しながら探索できます。関数の最小化、円詰め、GPUカーネルのチューニング、ソートアルゴリズムなど、スクリプトで正しさや性能を測定できる問題を対象としています。
PyPIからインストールするか、Dockerで実行できます。また、run_evolutionやevolve_functionなどの関数を使い、Pythonライブラリとして呼び出すこともできます。Gemini、OpenAI、OllamaやvLLMなどのローカルサーバーを含め、OpenAI互換APIであればLLMバックエンドとして利用できます。複数モデルのアンサンブルには重みを設定でき、APIキーがないユーザー向けにClaude Code CLIまたはCodex app-serverバックエンドも用意されています。設定はYAMLで行い、シード値の設定、カスケード評価、モデルにフィードバックするエラー情報の保存、カスタムプロンプトテンプレートなどを指定できます。
リポジトリにはPython、Rust、R、Metalシェーダーのサンプルに加え、進化ツリーとMAP-Elitesグリッドのビジュアライザーが含まれています。シード値を固定すれば結果を再現でき、実行中にはチェックポイントが保存されます。
主な機能
- 01LLMが提案する変更を、ユーザー作成の評価器で採点しながらコードを進化させます。
- 02複数の島にまたがるMAP-Elitesの品質・多様性グリッドを使い、多様な集団を維持します。
- 03OpenAI互換APIのほか、ローカルモデルやClaude Code、Codex CLIのバックエンドを利用できます。
- 04LLMアンサンブルへの重み付けと、弱い候補を早期に除外するカスケード評価に対応しています。
- 05PythonライブラリのインターフェースとCLIを提供し、Dockerイメージも利用できます。
- 06進化ツリーとMAP-Elitesグリッドを表示するビジュアライザーを備えています。
ユースケース
- 性能を自動でベンチマークできる数値計算ルーチンやカーネルのチューニング。
- 円詰めなどの数学問題で、より優れた構成的解を探索する。
- 測定可能なテストスイートを使って、プロンプトや小規模なプログラムを進化させる。
- ローカルモデルを使ったLLM主導のアルゴリズム発見を試す。
クイックスタート
- 1
PyPIからOpenEvolveをインストールする
pip install openevolve - 2
LLM APIキーを設定する(この例ではデフォルトでGoogle Geminiを使用します。Google AI Studioからキーを取得してください)
export OPENAI_API_KEY="your-gemini-api-key" - 3
最初の進化の例を実行する
python openevolve-run.py examples/function_minimization/initial_program.py examples/function_minimization/evaluator.py --config examples/function_minimization/config.yaml --iterations 50
使う前に知っておきたいこと
- 各イテレーションでLLMを呼び出すため、実行にはAPI利用料がかかり、イテレーションを重ねると費用がかさむ場合があります。
- 進化の実行にはOpenAI互換のLLM APIまたはClaude Code CLIが必要なため、モデルへのアクセスを用意する必要があります。
トピック
よくある質問
- openevolve とは?
- LLMでコードを反復的に変異・評価し、より優れたアルゴリズムの発見を目指すオープンソースの進化型コーディングエージェント。AlphaEvolveのアプローチを実装。 OpenEvolveは、ソースコードに対する進化ループを実行します。LLMがプログラムの変更案を提示し、ユーザーが作成した評価器が各候補を採点し、優れた候補が次のラウンドに引き継がれます。プログラムは複数の島にまたがるMAP-Elitesの品質・多様性グリッドに保存されるため、局所最適解に収束せず、多様な解を維持しながら探索できます。関数の最小化、円詰め、GPUカーネルのチューニング、ソートアルゴリズムなど、スクリプトで正しさや性能を測定できる問題を対象としています。
- openevolve は無料で使えますか?ライセンスは?
- openevolve は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- openevolve は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。openevolve の最終コミットは 2026年10月19日 です。
- openevolve は何に使えますか?
- 性能を自動でベンチマークできる数値計算ルーチンやカーネルのチューニング。 円詰めなどの数学問題で、より優れた構成的解を探索する。 測定可能なテストスイートを使って、プロンプトや小規模なプログラムを進化させる。 ローカルモデルを使ったLLM主導のアルゴリズム発見を試す。
- openevolve のインストール方法は?
- PyPIからOpenEvolveをインストールする: pip install openevolve LLM APIキーを設定する(この例ではデフォルトでGoogle Geminiを使用します。Google AI Studioからキーを取得してください): export OPENAI_API_KEY="your-gemini-api-key" 最初の進化の例を実行する: python openevolve-run.py examples/function_minimization/initial_program.py examples/function_minimization/evaluator.py --config examples/function_minimization/config.yaml --iterations 50
- openevolve はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/algorithmicsuperintelligence/openevolve
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
あらゆるLLMでターミナルから実行できる、成果ベースのタスクに対応したオープンソースの自己改善型エージェントハーネス。
LLMエージェントの会話や実行内容を、PythonおよびTypeScriptアプリ向けの永続的で構造化されたメモリに変換する、エージェントネイティブなメモリ基盤です。
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