Evolving AI Agents

Codice di riferimento Darwin Godel Machine per agenti AI auto-miglioranti e auto-evolventi in Python

di majiayu000 · majiayu000/claude-skill-registry

Richiede configurazione ★ 6.4/10

Evolving AI Agents — Codice di riferimento Darwin Godel Machine per agenti AI auto-miglioranti e auto-evolventi in Python

Cosa fa

Fornisce implementazioni di riferimento Python autonome dei pattern Darwin Godel Machine per agenti AI auto-evolventi: un archivio di agenti, campionamento proporzionale alla fitness, mutazione del codice basata su LLM, valutazione benchmark, archiviazione basata sulla novità e memoria a lungo termine. Si attiva quando un utente vuole costruire agenti auto-miglioranti, cicli di agenti evolutivi o mutazione e valutazione del codice in stile DGM. È un riferimento concettuale piuttosto che una libreria plug-and-run; il ciclo di evoluzione standard necessita di adattamento per convergere su un dato task.

Rapporto di test

Recuperato il singolo SKILL.md autonomo in skills/ai-ml/self-evolving-agent (copia fork identica in skills/agent/self-evolving-agent-plurigrid-asi); metadata.json presente, nessuno script esterno referenziato, nessun problema di sicurezza. Ho eseguito due risolutori sullo stesso task giocattolo (evolvere una stringa casuale di 12 caratteri verso un target). Il mio ciclo evolutivo elitista di baseline ha raggiunto una fitness di 1.0 in 85 generazioni; la DarwinGodelMachine verbatim della skill si è bloccata a 0.667 dopo 2000 generazioni e non l'ha mai risolta. Osservato che i suoi is_novel/code_similarity usano la tokenizzazione degli spazi bianchi, quindi il controllo di diversità è inerte per candidati non multi-token e l'archivio si riempie al 100% con 'junk' a bassa fitness, affogando la selezione.

Testato il: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installazione

git clone --depth 1 https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry.git /tmp/evolving-ai-agents-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/evolving-ai-agents-src/skills/ai-ml/self-evolving-agent ~/.claude/skills/evolving-ai-agents
# SKILL.md is fully self-contained (all Python inline); no extra deps, no API key to install.
# The code samples import an LLM `model` and `embedding_model` you must supply to actually run
# LLM-based mutation / long-term memory. An identical copy lives at
# skills/agent/self-evolving-agent-plurigrid-asi/. Upstream: github.com/plurigrid/asi (MIT).

Comandi e prompt di esempio

/evolving-ai-agentsCodice di riferimento Darwin Godel Machine per agenti AI auto-miglioranti e auto-evolventi in Python

Gli skill si attivano con richieste in linguaggio naturale, senza comandi da ricordare. Dopo l'installazione, prompt come questi lo attivano (in inglese):

Evolve this agent's prompt against our benchmark
Optimize my agent's skills automatically
Run an evaluation loop to improve this agent

Rapporto completo →