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何を解決するか

HyperAgents は、任意の計算可能なタスクに対して自律的に最適化できるエージェントを作成することを目的としています。特定の目標に対するAIエージェントのパフォーマンスを改善する際、人間の継続的な介入や手動のチューニングを必要としないという課題に対処します。

動作方法

このシステムは自己参照アーキテクチャを使用しており、「メタエージェント」と「タスクエージェント」が協働して動作します。メタエージェントはタスクエージェントのパフォーマンスを分析し、タスクエージェントのコードに対する修正（diff）を生成して効率性と効果性を向上させます。これにより、エージェントが自身の論理と行動を最適化してターゲットドメインをより良く解決する自己改善のループが構築されます。

対象ユーザー

自己改善AI、再帰的自己改善、改善ループ、計算可能なタスクに対して最適化できる自律エージェントに興味を持つ研究者や開発者。

特徴

• 自己参照的改善: エージェントは自身のコードを変更してターゲットタスクに最適化できます。
• 汎用フレームワーク: 異なるドメインにおいて任意の計算可能なタスクに最適化可能です。
• 自己改善ループ: エージェントの論理に改善を生成・テスト・適用するループを実装しています。
• 基礎モデルの統合: OpenAI、Anthropic、Gemini など複数の基礎モデルをサポートしています。