A-EVO-Lab/a-evolve

The official repository of "Position: Agentic Evolution is the Path to Evolving LLMs".

What it solves

A-Evolve는 AI 에이전트의 자율적인 자기 개선을 위한 범용 인프라를 제공합니다. 다양한 진화 알고리즘을 사용하여 어떤 에이전트든 다양한 도메인에서 자신의 프롬프트, 기술, 메모리를 진화시킬 수 있도록 함으로써 수동적인 하네스 엔지니어링의 필요성을 제거합니다.

How it works

이 시스템은 에이전트의 진화 가능한 상태(시스템 프롬프트, 기술 라이브러리, 에피소드 메모리 등)를 파일 시스템상의 표준 디렉토리 구조("Agent Workspace")로 취급합니다. 그런 다음 진화 엔진이 지속적인 루프를 실행합니다: 에이전트가 작업을 수행하도록 하고, 결과를 관찰하고, 성능 로그를 분석하여 워크스페이스 파일을 변이시키고, git-tagging을 통해 재현성을 확보하기 전 holdout tasks에서 이러한 변이를 검증합니다.

Who it’s for

LLM 자기 최적화, 강화 학습 및 에이전트 아키텍처를 연구하는 AI 연구자 및 개발자가 수동으로 調整(tuning)하지 않고도 에이전트를 테스트하고 진화시키고자 할 때 설계되었습니다.

Highlights

  • Universal Framework: Supports "Bring Your Own Agent" (BYOA), "Bring Your Own Benchmark" (BYOE), and "Bring Your Own Algorithm" (BYO-Algo).
  • Autonomous Post-Training: Capable of post-training large models (up to 550B parameters) with no human in the loop.
  • Built-in Algorithms: Includes four reference evolution strategies: adaptive_evolve, adaptive_skill, skillforge, and guided_synth.
  • Extensive Benchmark Support: Ready-to-use adapters for SWE-bench, MCP-Atlas, Terminal-Bench 2.0, and SkillsBench.
  • Git-Integrated: Every accepted mutation is git-tagged, provided a full audit trail and easy rollback."},