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OpenEvolve – 進化的コード生成エンジン

概要 – OpenEvolveは、大規模言語モデル（LLM）を品質多様性進化アルゴリズム（島並列を備えたMAP-Elites）内の突然変異/再結合エンジンとして使用するPythonライブラリです。多言語（Python、Rust、R、Metalシェーダーなど）でコードを自動的に書き換え、最適化、または発明し、ユーザー提供のテストハーネスで候補を評価します。このシステムは研究レベルの再現性を目的に構築されており、コマンドライン、Dockerコンテナとして実行したり、Pythonモジュールとしてインポートしたりできます。

主な機能

LLM駆動の進化 – LLMが新しいプログラム変異体を提案し、フレームワークがプロンプト、フォールバックアンサンブル、成果物フィードバックを処理します。
MAP-Elites + 島 – ユーザー定義の特徴次元（速度、コードサイズ、複雑さなど）にわたって多様な個体群を維持し、早期収束を防ぐために複数の島を並列実行します。
決定論的な実行 – 固定シード（デフォルト42）により、すべての進化がマシン間で再現可能です。
多目的/パレート最適化 – パフォーマンス、メモリ、その他のメトリクス間のトレードオフを自動的に発見します。
プラグアンドプレイのLLMバックエンド – 統合されたOPENAI_API_KEYスタイルの設定を介して、OpenAI、Google Gemini、Claude Code CLI、ローカルのOllama/vLLMサーバー、OptiLLMプロキシ、Copilot CLI、Codexアプリサーバーで動作します。
拡張可能なフック – ユーザーはカスタムの島セレクター、個体群戦略コールバック（受理、置換、アーカイブ、移住など）を提供して、進化ダイナミクスを調整できます。

典型的なワークフロー

初期プログラム（ファイルまたは文字列）と、数値スコアまたはメトリクスの辞書を返す評価器を提供します。
config.yamlで設定します（個体群サイズ、島の数、特徴次元など）。LLMプロバイダーと進化パラメータを設定します。
openevolve-run.py（CLI）を実行するか、Pythonからrun_evolution / evolve_functionを呼び出します。
結果のresult.best_codeと、パレート最適解のための完全なMAP-Elitesアーカイブ全体を検査します。

例（Python API）

from openevolve import run_evolution

result = run_evolution(
    initial_program="""
    def bubble_sort(arr):
        for i in range(len(arr)):
            for j in range(len(arr)-1):
                if arr[j] > arr[j+1]:
                    arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
        return arr
    """,
    evaluator=lambda path: {"score": benchmark_sort(path)},
    iterations=50,
    llm_config={"primary_model": "gemini-2.5-flash"},
)

print("進化したアルゴリズム:\n", result.best_code)

この呼び出しは小さな進化ループを実行し、LLMにソートルーチンを書き換えさせます。50回の反復後、出力されるコードは多くの場合、挿入ソートとクイックソートのハイブリッドであり、元のバブルソートよりも優れたパフォーマンスを発揮します。

インストール

PyPI（推奨）: pip install openevolve
開発: リポジトリをクローンし、pip install -e "[dev]"を実行します。
Docker: ghcr.io/algorithmicsuperintelligence/openevolve:latestをプルし、マウントしたサンプルファイルでコンテナを実行します。

対応プラットフォーム – Python 3.10以上、macOS、Linux、Windowsで動作します（spawnマルチプロセッシング要件に注意）。GPU固有の例（Metalシェーダー）にはAppleシリコンハードウェアが必要です。

ユースケースのハイライト

ドメイン	OpenEvolveの機能
パフォーマンスチューニング	ハードウェアを意識したカーネル最適化を発見（例：Metalアテンションカーネルが2.8倍高速化）。
アルゴリズム発見	公開されたベンチマークに一致またはそれを超える新しいソート、円充填、記号回帰ソリューションを見つけます。
科学計算	フィルター設計、方程式発見、その他のパラメータ集約的なタスクを自動化します。
競技プログラミング	古典的なコンテスト問題に対する複数の解決戦略を生成します。
多目的最適化	速度、メモリ、コード複雑さの間でパレート最適なセットを返します。

コストモデル – ライブラリ自体は無料です。各進化反復はLLMプロバイダーのトークンコストが発生します。READMEには、Gemini、OpenAI o3/o3-mini、ローカルモデルの典型的な反復ごとの価格と、支出を削減するためのヒント（反復回数の削減、より安価なモデル、カスケード評価）が記載されています。

ライセンス – このプロジェクトは、リポジトリのLICENSEファイル（READMEからリンク）に基づいてリリースされています。これは無料での使用と変更を許可するオープンソースライセンスです。

OpenEvolveは、進化アルゴリズムと最新のLLMを組み合わせて最適化とアルゴリズム発明を自動化する、自律コード発見のための研究グレードのプラットフォームとして位置付けられています。

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OpenEvolve – 進化的コード生成エンジン

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