Darwin-Agent/HarnessX

解決する課題

多くのエージェントフレームワークは、下位モデルの切り替えに注力していますが、エージェントの行動（例：コーディングエージェントからリサーチエージェントへの切り替え）を変更するには、通常、エージェントの論理を再書き直す必要があります。HarnessXは、モデルと「ハーネス」（ツール、メモリ、プロセッサのパイプライン）を分離することで、エージェントの論理を書き換えることなく、行動を変更できるようにします。

動作方法

「ハーネス・ファウンダリー」アプローチを採用しており、エージェントは ModelConfig（ルーティングおよびプロバイダー設定）と HarnessConfig（行動パイプライン）を組み合わせて作成されます。行動パイプラインは、コンテキスト、コントロール、評価、メモリなど9つの次元にわたる再利用可能なプロセッサで構成され、パイプ演算子（|）を使って組み合わせられます。

パフォーマンスを向上させるために、HarnessXは2つの進化ループを採用しています：

1. ハーネス進化：メタハーネスがエージェントの軌道を分析し、最適なプロセッサの組み合わせとプロンプト戦略を自動的に探索します。
2. モデル進化：報酬付きの軌道が VERL を通じて強化学習ファインチューニングに供給され、ベースモデルが改善されます。

対象ユーザー

• コードを再書き直さずに、エージェントの行動を迅速にプロトタイピング・反復できるAI開発者。
• エージェント最適化や自己進化システムに注力する研究者。
• Slack、Discordなど複数のプラットフォームにエージェントを展開する必要があるチーム（組み込みIMゲートウェイにより対応）。

特徴

• 組み合わせ可能なパイプライン：モジュール式プロセッサシステムを用いた9次元の行動パイプライン。
• 自己進化：ハーネス構成を自動的に最適化し、RLを用いてモデルを共進化させる能力。
• IMゲートウェイ：Feishu、Telegram、Slack、Discord、DingTalkへのエージェント接続を内蔵サポート。
• ハーネスラボ：エージェントの管理とテストに特化したUI。
• Light-Memory：時間減衰とgitバージョン管理を備えたカスタムファイルベースのメモリシステム。