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simple-agent-lab

simple-agent-lab/RSIHub

Um framework em Python para autoaperfeiçoamento de agentes orientado por avaliadores, que registra a linhagem de cada geração de agentes candidatos.

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Último commit
há 11 dias

O que é?

O RSIHub executa agentes de IA candidatos em um avaliador fixo, registra o que mudou em cada geração e por quê, e mantém os aprimoramentos verificados, sem alterar o avaliador. Cada estratégia de evolução é definida como uma receita que seleciona agentes ancestrais, analisa rastros de execução, propõe alterações dentro de uma superfície mutável declarada e decide quais candidatos serão aceitos.

Cada teste é executado no Harbor, que oferece execução em contêineres, captura de trajetórias e verificação por tarefa. Os candidatos são pontuados a partir de snapshots limpos, e os resultados são recalculados com base em registros de arquivo com carimbo e tags de geração do Git. A superfície mutável pode abranger prompts, skills, harnesses e o código do agente-alvo. O projeto inclui receitas como hill_climb, aevolve, ahe, gepa e hyperagents.

O projeto também inclui um visualizador de experimentos, `evolve view`, que inspeciona workspaces gerados em modo somente leitura e mostra o progresso das gerações, as modificações, as pontuações e os resultados dos testes. É um protótipo de pesquisa em desenvolvimento ativo.

Recursos principais

  • 01O avaliador permanece congelado, impedindo que os agentes candidatos alterem o contrato de pontuação.
  • 02Cada receita declara os caminhos do alvo e dos operadores que podem ser modificados.
  • 03Os candidatos são pontuados a partir de snapshots limpos do código do agente.
  • 04A linhagem é registrada em entradas com carimbo no archive.jsonl e em tags de geração do Git.
  • 05Os testes são executados no Harbor, com execução em contêineres e captura de trajetórias.
  • 06Visualizador de experimentos em modo somente leitura para inspecionar gerações e resultados dos testes.

Casos de uso

  • Aprimorar prompts, skills ou código de harness de um agente usando um conjunto fixo de avaliações.
  • Comparar estratégias de evolução de agentes com avaliações e limites de mutação idênticos.
  • Manter um registro reproduzível e auditável de como as versões de um agente foram derivadas.

Início rápido

  1. 1

    Configure o subconjunto compartilhado do Terminal-Bench 2.0

    ./scripts/setup_terminal_bench.sh
  2. 2

    Execute uma demonstração de receita compatível

    ./scripts/run_recipe_demo.sh
  3. 3

    Consulte os pré-requisitos e a configuração das credenciais no guia de início rápido

  4. 4

    Explore um espaço de trabalho de experimentos gerado no visualizador somente leitura

    evolve view /path/to/experiment

Antes de usar

  • É necessário ter o Python 3.12 ou uma versão mais recente.
  • As execuções do benchmark usam o GPT-5.4 e um operador Codex mutate, então você precisará de acesso a essas APIs pagas de modelos.

Em coleções

Frameworks e apps de agentes de IA open source

Tópicos

#agent#self-improvement#llm-agents#evolutionary-search#reproducibility#evaluation#python#agent-evolution#agentic-ai#ai

Perguntas frequentes

O que é RSIHub?
Um framework em Python para autoaperfeiçoamento de agentes orientado por avaliadores, que registra a linhagem de cada geração de agentes candidatos. O RSIHub executa agentes de IA candidatos em um avaliador fixo, registra o que mudou em cada geração e por quê, e mantém os aprimoramentos verificados, sem alterar o avaliador. Cada estratégia de evolução é definida como uma receita que seleciona agentes ancestrais, analisa rastros de execução, propõe alterações dentro de uma superfície mutável declarada e decide quais candidatos serão aceitos.
RSIHub é gratuito? Qual é a licença?
RSIHub é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
RSIHub ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de RSIHub foi em 27 de out. de 2026.
Para que posso usar RSIHub?
Aprimorar prompts, skills ou código de harness de um agente usando um conjunto fixo de avaliações. Comparar estratégias de evolução de agentes com avaliações e limites de mutação idênticos. Manter um registro reproduzível e auditável de como as versões de um agente foram derivadas.
Como instalar RSIHub?
Configure o subconjunto compartilhado do Terminal-Bench 2.0: ./scripts/setup_terminal_bench.sh Execute uma demonstração de receita compatível: ./scripts/run_recipe_demo.sh Consulte os pré-requisitos e a configuração das credenciais no guia de início rápido Explore um espaço de trabalho de experimentos gerado no visualizador somente leitura: evolve view /path/to/experiment
Onde consigo RSIHub?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/simple-agent-lab/RSIHub

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

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