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GAIR-NLP

GAIR-NLP/ASI-Evolve

Um framework agentic geral que executa um ciclo autônomo de aprendizado, criação de hipóteses, execução de experimentos e análise para buscar soluções melhores para qualquer problema mensurável.

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há 12 dias

O que é?

O ASI-Evolve é um framework agentic que repete um ciclo de recuperação de conhecimentos anteriores, proposição de um programa candidato, execução desse programa com um script de avaliação e registro de uma lição estruturada com base no resultado. Foi criado para pesquisa em IA, mas funciona com qualquer problema cujo resultado possa ser pontuado automaticamente por um programa.

O ciclo é conduzido por três agentes: um Researcher, que consulta o banco de dados de experimentos e um armazenamento cognitivo para propor o próximo candidato; um Engineer, que o executa e coleta métricas; e um Analyzer, que transforma os resultados em lições reutilizáveis. Cada tentativa é armazenada com sua motivação, código, resultado e análise. A seleção de candidatos-pai pode usar UCB1, greedy, aleatória ou amostragem por ilhas do MAP-Elites.

Os usuários configuram uma pasta de experimento com a descrição do problema, um programa de referência, um script de avaliação e conhecimento opcional do domínio; depois, executam o pipeline pelo número de etapas desejado. O repositório inclui uma demonstração de empacotamento de círculos e funciona com qualquer endpoint de LLM compatível com OpenAI. Também é fornecida uma versão mais leve do Agent Skill para testes rápidos.

Recursos principais

  • 01Executa automaticamente um ciclo de aprendizado, criação, experimentação e análise ao longo de várias rodadas.
  • 02Usa três agentes: Researcher, Engineer e Analyzer.
  • 03Armazena cada experimento em um banco de dados, incluindo motivação, código, métricas e análise.
  • 04Oferece suporte à amostragem de candidatos-pai por UCB1, greedy, aleatória e por ilhas do MAP-Elites.
  • 05Permite que os usuários preparem um armazenamento cognitivo com artigos ou heurísticas antes de iniciar a busca.
  • 06Funciona com qualquer endpoint de API compatível com OpenAI, incluindo modelos locais via LiteLLM.

Casos de uso

  • Ajustar um scheduler de inferência ou uma política de batching usando um benchmark de throughput e latência.
  • Buscar algoritmos melhores para problemas de otimização ou simulação que tenham um script de pontuação.
  • Explorar arquiteturas de modelos ou pipelines de dados de treinamento em que cada tentativa possa ser avaliada automaticamente.

Início rápido

  1. 1

    Clone o repositório

    git clone https://github.com/GAIR-NLP/ASI-Evolve.git
  2. 2

    Acesse o diretório do projeto

    cd ASI-Evolve
  3. 3

    Instale as dependências do Python

    pip install -r requirements.txt
  4. 4

    Inicialize o armazenamento de cognição de demonstração e execute 10 etapas de evolução

    python experiments/circle_packing_demo/init_cognition.py

Antes de usar

  • É necessário um endpoint de API de LLM compatível com OpenAI, cujo uso pode gerar custos.
  • Você precisa fornecer um script de avaliação e conhecimento do domínio para os seus próprios problemas.
  • Requer Python 3.10 ou superior e bash no PATH do sistema.

Tópicos

#agents#llm#automated-research#evolutionary-search#experiment-tracking#optimization

Perguntas frequentes

O que é ASI-Evolve?
Um framework agentic geral que executa um ciclo autônomo de aprendizado, criação de hipóteses, execução de experimentos e análise para buscar soluções melhores para qualquer problema mensurável. O ASI-Evolve é um framework agentic que repete um ciclo de recuperação de conhecimentos anteriores, proposição de um programa candidato, execução desse programa com um script de avaliação e registro de uma lição estruturada com base no resultado. Foi criado para pesquisa em IA, mas funciona com qualquer problema cujo resultado possa ser pontuado automaticamente por um programa.
ASI-Evolve é gratuito? Qual é a licença?
ASI-Evolve é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
ASI-Evolve ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de ASI-Evolve foi em 9 de out. de 2026.
Para que posso usar ASI-Evolve?
Ajustar um scheduler de inferência ou uma política de batching usando um benchmark de throughput e latência. Buscar algoritmos melhores para problemas de otimização ou simulação que tenham um script de pontuação. Explorar arquiteturas de modelos ou pipelines de dados de treinamento em que cada tentativa possa ser avaliada automaticamente.
Como instalar ASI-Evolve?
Clone o repositório: git clone https://github.com/GAIR-NLP/ASI-Evolve.git Acesse o diretório do projeto: cd ASI-Evolve Instale as dependências do Python: pip install -r requirements.txt Inicialize o armazenamento de cognição de demonstração e execute 10 etapas de evolução: python experiments/circle_packing_demo/init_cognition.py
Onde consigo ASI-Evolve?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/GAIR-NLP/ASI-Evolve

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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