一个递归自我改进的 Agent 运行框架,通过评估迭代任务,保留有效经验并为下一轮留下轨迹与操作手册。
sentient-agi/EvoSkill
一个开源框架,通过分析智能体的失败案例,自动生成并迭代可复用的技能与提示词,用于提升编码智能体表现。
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这是什么?
EvoSkill 是一个用于改进 AI 编码智能体的工具包,无需手动编写智能体指令。它让智能体在一组问题或容器化任务上运行,由提议者分析失败案例,并生成新的技能文件夹或系统提示词修改来针对性修复。每个候选程序都会在留出的验证集上评分,表现最好的版本保留在以 git 分支记录的前沿中。
该项目兼容 Claude Code、Codex CLI、OpenCode、OpenHands、Goose 和 Harbor 等多种智能体运行框架,并支持 Anthropic、OpenAI、OpenRouter、Fireworks 等多个模型服务商。评分方式包括精确匹配、数值容差、LLM 评审、自定义脚本,以及 Harbor 内置的验证器。
项目主要通过命令行使用:`evoskill init` 初始化项目,`evoskill run` 启动改进循环,`evoskill eval`、`evoskill skills`、`evoskill diff` 等命令用于查看结果。同时提供 Python API。项目基于已发表的论文,采用 Apache 2.0 许可证。
核心功能
- 01根据智能体的失败运行结果,自动生成新的技能文件夹和系统提示词变体。
- 02在留出的验证集上为候选程序评分,并保留表现最好的前沿程序。
- 03将每个程序版本保存为 git 分支,便于查看和回滚。
- 04兼容 Claude Code、Codex CLI、OpenCode、OpenHands、Goose 和 Harbor。
- 05支持 CSV 问答数据集以及 Harbor 容器化基准任务。
- 06可在本地、Docker 或 Daytona 沙箱中运行。
适用场景
- 针对特定问答任务集提升编码智能体的准确率。
- 通过 Harbor 在 SWE-bench 等容器化基准上演化智能体技能。
- 研究自动化技能发现与智能体自我改进。
快速上手
- 1
使用 uv 安装项目(在克隆的仓库中运行)
uv sync - 2
在 git 仓库中初始化项目
evoskill init - 3
在 .evoskill/task.md 中描述任务,然后运行循环
evoskill run
使用前须知
- 需要模型提供商(如 Anthropic、OpenAI 或 OpenRouter)的 API 密钥。
- 部分代理运行框架需要单独安装 CLI 并满足特定最低版本。
- 持续进化和无基准进化功能仍在开发中。
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常见问题
- EvoSkill 是什么?
- 一个开源框架,通过分析智能体的失败案例,自动生成并迭代可复用的技能与提示词,用于提升编码智能体表现。 EvoSkill 是一个用于改进 AI 编码智能体的工具包,无需手动编写智能体指令。它让智能体在一组问题或容器化任务上运行,由提议者分析失败案例,并生成新的技能文件夹或系统提示词修改来针对性修复。每个候选程序都会在留出的验证集上评分,表现最好的版本保留在以 git 分支记录的前沿中。
- EvoSkill 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- EvoSkill 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- EvoSkill 还在维护吗?
- 活跃维护中。EvoSkill 最近一次提交是在 2026年10月26日。
- EvoSkill 适合用来做什么?
- 针对特定问答任务集提升编码智能体的准确率。 通过 Harbor 在 SWE-bench 等容器化基准上演化智能体技能。 研究自动化技能发现与智能体自我改进。
- EvoSkill 怎么安装和运行?
- 使用 uv 安装项目(在克隆的仓库中运行): uv sync 在 git 仓库中初始化项目: evoskill init 在 .evoskill/task.md 中描述任务,然后运行循环: evoskill run
- 在哪里获取 EvoSkill?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/sentient-agi/EvoSkill
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
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