i3T4AN/KADATH

해결하는 문제

KADATH은 고성능 AI 에이전트를 생성하기 위한 진화적 프레임워크입니다. 단일 프롬프트나 에이전트 구성에 대해 수동으로 튜닝하는 대신, 여러 세대에 걸쳐 경쟁, 선택, 돌연변이를 통해 특정하고 측정 가능한 목표를 달성하는 능력이 점차 향상되는 에이전트를 진화시킵니다.

작동 방식

KADATH은 '커널'(제어 플레인)과 '생물체'(진화 대상 에이전트)로 구성됩니다. 이 프로세스는 순환적인 진화 루프를 따릅니다:

1. 벤치마크 생성: 사용자 정의 목표를 엄격하고 기계가 읽을 수 있는 벤치마크로 변환하는 '아키텍트' 모델이 생성합니다. 평가 기준과 부정행위 방지 규칙이 포함됩니다.
2. 집단 실행: 에이전트(생물체) 집단이 목표를 시도합니다. 각 에이전트는 시스템 프롬프트, 파이썬 구현, 도구, 종속성으로 구성된 고유한 게놈을 가집니다.
3. 평가: '그레이더' 모델이 고정된 증거(로그, 아티팩트, 브라우저 기록)를 검토하여 사실을 추출하고 벤치마크의 공식을 적용하여 적합도 점수를 계산합니다.
4. 선택: 상위 30%의 에이전트만 보존됩니다. 중간 성과 에이전트는 자신의 성과를 되돌아보고 돌연변이를 일으킬 수 있습니다. 가장 낮은 성과를 낸 에이전트는 제거됩니다.
5. 생식: '바이서'는 에리트 성과자들을 기반으로 새로운 에이전트를 생성하며, '트위커' 모델이 에리트의 성공 요인을 분석해 제안한 돌연변이를 적용합니다.
6. 유전: 자식은 부모의 게놈, 지속 가능한 워크스페이스, 그리고 조상과 집단 전체의 기억을 필터링된 형태로 계승합니다.

대상 사용자

최적의 프롬프트나 프레임워크 구성이 즉시 명확하지 않고, 자동 반복을 통해 발견될 수 있는 복잡한 작업에 대해 매우 최적화된 에이전트가 필요한 개발자 및 연구자에게 적합합니다.

주요 특징

• 진화 가능한 프레임워크: 프롬프트뿐만 아니라 파이썬 코드와 종속성 포함한 전체 에이전트 프레임워크를 진화시킵니다.
• 엄격한 격리: 보안이 강화된 읽기 전용 컨테이너에서 실행되며, 자원 제한이 있으며 커널이 모든 자격 증명을 관리합니다.
• 증거 기반 평가: 고정되고 변경 불가능한 증거 기반으로 평가가 이루어져 에이전트가 자신의 점수를 조작하거나 부정행위를 할 수 없습니다.
• 지식 유전: 에이전트가 조상 기록을 계승하고 집단 전체 기억의 유용성을 평가할 수 있는 고도로 발전된 기억 시스템을 구현합니다.
• 자동 벤치마크: 모호한 목표를 검증 가능하고 기계가 읽을 수 있는 메트릭으로 변환하는 전용 아키텍트 모델을 사용합니다.