Repolode
Infini-AI-Lab

Infini-AI-Lab/hermit

Фреймворк для обучения, оценки и развёртывания адаптеров harness, которые развиваются как внешний слой вокруг агента, не меняя его модель и harness.

Звёзды
498
Форки
45
Открытые issues
11
Последний коммит
4 часа назад

Что это?

Hermit — фреймворк для обучения адаптеров harness: внешних обучаемых слоёв, которые адаптируют существующего AI-агента к новым задачам. Модель агента и исходный harness остаются без изменений, а адаптер может включать инструкции, навыки, память, инструменты, исполняемый код и логику координации, которые обновляются на основе обратной связи по задачам.

В проекте есть цикл обучения: Evolver предлагает изменения адаптера, проверяет их и фиксирует в новых версиях. Сейчас доступны несколько методов эволюции harness, в том числе GEPA, SkillOpt, MetaWorld Model, Harness² и Continual Harness, а также CLI для проверки, обучения, оценки, развёртывания и преобразования адаптеров.

Адаптеры можно развёртывать в рабочей среде для поддерживаемых хостов агентов, например Codex, или преобразовывать в нативные плагины для Codex, Claude Code, pi и Hermes. Рецепты охватывают такие бенчмарки, как OfficeQA, CL-Bench и ServeLearnBench, а автономный быстрый старт работает без учётной записи для модели и GPU.

Ключевые возможности

  • 01Обучает внешние адаптеры harness, не меняя исходную модель или harness.
  • 02Поддерживает несколько методов эволюции harness, включая GEPA и SkillOpt.
  • 03Предоставляет CLI для проверки, обучения, оценки и развёртывания адаптеров.
  • 04Преобразует адаптеры в нативные плагины для Codex, Claude Code, pi и Hermes.
  • 05Включает автономный быстрый старт, для которого не нужны учётная запись для модели или GPU.

Сценарии использования

  • Адаптация закрытого coding-агента к новой задаче с помощью обратной связи по задачам.
  • Сравнение методов эволюции harness на общих бенчмарковых пайплайнах.
  • Упаковка обученной адаптации агента в плагин для другого хоста агентов.

Быстрый старт

  1. 1

    Клонируйте репозиторий (требуются Python 3.11 или новее и Git)

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

    Перейдите в каталог checkout и установите Hermit в editable-режиме в виртуальном окружении

    python -m pip install -e .
  3. 3

    Запустите офлайн-инструкцию по локальному обучению (учётная запись модели, GPU и набор данных не нужны)

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

Что важно знать

  • Версия 0.1.0 находится на ранней стадии, проект новый и пока набрал мало звёзд.
  • Рост оценки в офлайн-демо создан искусственно и не отражает результаты работы реальной модели.
  • Для некоторых методов нужны дополнительные зависимости, а для Evolvers агентов в песочнице требуется Linux с bubblewrap.

Темы

Частые вопросы

Что такое hermit?
Фреймворк для обучения, оценки и развёртывания адаптеров harness, которые развиваются как внешний слой вокруг агента, не меняя его модель и harness. Hermit — фреймворк для обучения адаптеров harness: внешних обучаемых слоёв, которые адаптируют существующего AI-агента к новым задачам. Модель агента и исходный harness остаются без изменений, а адаптер может включать инструкции, навыки, память, инструменты, исполняемый код и логику координации, которые обновляются на основе обратной связи по задачам.
hermit можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
hermit распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
hermit всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в hermit — 7 нояб. 2026 г..
Для чего можно использовать hermit?
Адаптация закрытого coding-агента к новой задаче с помощью обратной связи по задачам. Сравнение методов эволюции harness на общих бенчмарковых пайплайнах. Упаковка обученной адаптации агента в плагин для другого хоста агентов.
Как установить hermit?
Клонируйте репозиторий (требуются Python 3.11 или новее и Git): git clone https://github.com/Infini-AI-Lab/hermit.git Перейдите в каталог checkout и установите Hermit в editable-режиме в виртуальном окружении: python -m pip install -e . Запустите офлайн-инструкцию по локальному обучению (учётная запись модели, GPU и набор данных не нужны): hermit train --config docs/_examples/first_training/run.yaml
Где скачать hermit?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Infini-AI-Lab/hermit

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Самостоятельно размещаемый мультиплеерный AI-агент для команд, доступный в Slack и веб-приложении, с изолированными рабочими пространствами для каждого пользователя и комнаты.

15,7 тыс.+60 за неделю1,9 тыс.TypeScriptMITОбновлён 4 часа назад

Локальный API-прокси для AI-агентов, который записывает сессии и развивает общие библиотеки навыков для разных пользователей, агентов и устройств.

2,7 тыс.+13 за неделю280PythonMITАктивно поддерживаетсяОбновлён 18 дней назад