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Infini-AI-Lab

Infini-AI-Lab/hermit

Framework para treinar, avaliar e implantar harness adapters que evoluem uma camada externa ao redor de um agente sem alterar seu modelo ou harness.

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Último commit
há 23 horas

O que é?

Hermit é um framework para treinar harness adapters: camadas externas treináveis que adaptam um agente de IA existente a novas tarefas. O modelo do agente e seu harness original permanecem inalterados, enquanto o adapter pode incluir instruções, skills, memória, ferramentas, código executável e lógica de coordenação, atualizados com base no feedback das tarefas.

O projeto oferece um ciclo de treinamento no qual um Evolver propõe alterações no adapter, verifica essas alterações e as registra como novas versões. Atualmente, inclui vários métodos de evolução de harness, entre eles GEPA, SkillOpt, MetaWorld Model, Harness² e Continual Harness, além de uma interface de linha de comando para verificar, treinar, avaliar, implantar e converter adapters.

Os adapters podem ser implantados em um workspace para hosts de agentes compatíveis, como o Codex, ou convertidos em plugins nativos para Codex, Claude Code, pi e Hermes. As receitas abrangem benchmarks como OfficeQA, CL-Bench e ServeLearnBench, e o início rápido offline funciona sem uma conta de modelo ou GPU.

Recursos principais

  • 01Treina harness adapters externos sem modificar o modelo ou o harness original.
  • 02Oferece suporte a vários métodos de evolução de harness, incluindo GEPA e SkillOpt.
  • 03Disponibiliza uma CLI para verificar, treinar, avaliar e implantar adapters.
  • 04Converte adapters em plugins nativos para Codex, Claude Code, pi e Hermes.
  • 05Inclui um início rápido offline que não exige conta de modelo nem GPU.

Casos de uso

  • Adaptar um agente de programação de código fechado a uma nova tarefa usando o feedback das tarefas.
  • Comparar métodos de evolução de harness em pipelines de benchmark compartilhados.
  • Empacotar uma adaptação aprendida de agente como plugin para outro host de agentes.

Início rápido

  1. 1

    Clone o repositório (é necessário ter Python 3.11 ou superior e Git)

    git clone https://github.com/Infini-AI-Lab/hermit.git
  2. 2

    Acesse o diretório do checkout e instale o Hermit em modo editable em um ambiente virtual

    python -m pip install -e .
  3. 3

    Execute o tutorial de treinamento local offline (não é necessária uma conta de modelo, GPU ou conjunto de dados)

    hermit train --config docs/_examples/first_training/run.yaml

Antes de usar

  • A versão 0.1.0 ainda está em estágio inicial, e o projeto é novo e tem poucas estrelas.
  • O aumento de pontuação da demonstração offline foi construído artificialmente e não representa o desempenho de um modelo real.
  • Alguns métodos precisam de dependências adicionais, e Evolvers de agentes em sandbox exigem Linux com bubblewrap.

Tópicos

#ai#agent#llm#continual-learning#harness#plugin#evaluation

Perguntas frequentes

O que é hermit?
Framework para treinar, avaliar e implantar harness adapters que evoluem uma camada externa ao redor de um agente sem alterar seu modelo ou harness. Hermit é um framework para treinar harness adapters: camadas externas treináveis que adaptam um agente de IA existente a novas tarefas. O modelo do agente e seu harness original permanecem inalterados, enquanto o adapter pode incluir instruções, skills, memória, ferramentas, código executável e lógica de coordenação, atualizados com base no feedback das tarefas.
hermit é gratuito? Qual é a licença?
hermit é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
hermit ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de hermit foi em 6 de nov. de 2026.
Para que posso usar hermit?
Adaptar um agente de programação de código fechado a uma nova tarefa usando o feedback das tarefas. Comparar métodos de evolução de harness em pipelines de benchmark compartilhados. Empacotar uma adaptação aprendida de agente como plugin para outro host de agentes.
Como instalar hermit?
Clone o repositório (é necessário ter Python 3.11 ou superior e Git): git clone https://github.com/Infini-AI-Lab/hermit.git Acesse o diretório do checkout e instale o Hermit em modo editable em um ambiente virtual: python -m pip install -e . Execute o tutorial de treinamento local offline (não é necessária uma conta de modelo, GPU ou conjunto de dados): hermit train --config docs/_examples/first_training/run.yaml
Onde consigo hermit?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/Infini-AI-Lab/hermit

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

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