EvolvingAgentsLabs/evolving-agents
Your toolkit for autonomous, evolving agent ecosystems. Create, execute, govern, and evolve agents that learn from experience, collaborate, build new capabilities, and operate safely within defined guardrails.
何を解決するか
このプロジェクトは、Claude Agent SDK におけるフォークされたセッションをマージ、差分比較、バージョン管理できないというギャップに対処しています。SDK ではセッションの分岐は可能ですが、エージェントの設定(コード、目的、モデル)と会話履歴の変更を追跡する仕組みがなく、パフォーマンスが低下したエージェントのデプロイを防ぐ手段も提供していません。
動作方法
このプロジェクトは、エージェント設定とそのトレースを単一の単位(コミット)として扱うエージェント用バージョン管理システム(agentvcs)を実装しています。以下のツール群でこれらのバージョンを管理します:
avcs_commit:エージェントのコード、目的、モデルをトレースと共にスナップショットします。avcs_diff:異なる次元で2つのスナップショットを比較します。avcs_merge:2つのスナップショットを再結合し、目的とトレースの調整プロセスを含みます。avcs_freeze:評価に失敗したエージェントが配布されないように防止します。- セキュリティ:コミットは Ed25519 を使用して署名され、トランスクリプトが改ざんされないことを保証します。
これは、MCP サーバーと3つのフックを介して Claude Agent SDK のプラグインとして提供されます。
対象ユーザー
AIエージェントの厳格なバージョン管理、監査、評価ベースのデプロイゲートを必要とする Claude Agent SDK の開発者。
主な特徴
- エージェントのバージョン管理:エージェント状態のコミット、差分比較、マージを導入。
- 評価ゲート:
avcs_freezeツールにより、特定の評価に合格したエージェントのみが昇格されます。 - 依存関係ゼロのMCPサーバー:プラグインのMCPサーバーは Python 標準ライブラリのみを使用して構築されています。
- 実験的証拠:リポジトリにはメモリアーキテクチャやリトリーバ戦略の詳細な測定値が含まれており、成功と失敗の両方を記録し、重複したアーキテクチャ的ミスを回避しています。
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