sentient-agi/EvoSkill

EvoSkill — An open-source framework that automatically discovers and synthesizes reusable agent skills from failed trajectories to improve coding agent performance.

해결하는 문제

EvoSkill은 일반적인 AI 코딩 에이전트를 고성능 전문가로 전환하는 과정을 자동화합니다. 특정 작업을 위한 수동적인 프롬프트 조정이나 보조 스크립트 생성 문제를, 에이전트의 실패 사례와 벤치마크 성능을 기반으로 자동으로 '스킬'(재사용 가능한 지침과 스크립트)을 탐색, 생성, 개선함으로써 해결합니다.

작동 방식

EvoSkill은 에이전트의 능력을 진화시키는 자기 개선 루프를 구현합니다. 에이전트의 스킬과 프롬프트에 대해 여러 변이를 제안하고, 데이터셋(정적 CSV 쌍 또는 컨테이너화된 Harbor 작업)을 기반으로 평가하여 가장 성능이 좋은 버전을 유지합니다. 각 반복 과정에서 새로운 에이전트 프로그램이 생성됩니다. 진화된 스킬은 지침과 메타데이터를 포함한 재사용 가능한 폴더로 패키지화되어, 다른 에이전트, LLM 모델, 그리고 관련된 작업 간에 이식 가능합니다.

대상 사용자

특정 벤치마크나 실제 코딩 작업에서 성능을 최적화하고 싶지만 수동적인 프롬프트 엔지니어링 없이 원하는 개발자 및 AI 연구자에게 적합합니다.

주요 특징

다중 에이전트 호환성: Claude Code, Codex CLI, OpenCode, OpenHands, Goose, Harbor와 호환됩니다.
자동 진화: 성능 데이터를 기반으로 프롬프트와 스킬을 변이시키는 피드백 기반 루프를 사용합니다.
크로스 전이 가능성: 다양한 에이전트, 다양한 LLM 제공자, 관련된 작업 간에 스킬을 이식할 수 있습니다.
유연한 평가: 정확한 일치, LLM-기반 평가, 사용자 정의 쉘 스크립트, Harbor의 내장 컨테이너 검증기 등 다양한 평가 방법을 지원합니다.
원격 실행: Docker 또는 Daytona 사전 환경을 통해 진화 루프를 실행하여 장시간 최적화 프로세스를 처리할 수 있습니다.