sentient-agi/EvoSkill

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

解决的问题

EvoSkill 自动化将通用 AI 编码代理转变为高性能专家代理的过程。它通过基于代理失败和基准性能自动发现、创建和改进「技能」（可重用的指令和脚本），解决了手动调整提示词和为特定任务创建辅助脚本的问题。

工作原理

EvoSkill 实现了一个自我改进循环，以进化代理的能力。它联合提出多个技能和提示词的变异版本，针对数据集（静态 CSV 对或容器化的 Harbor 任务）进行评估，并保留表现最佳的版本。每次迭代都会生成一个新的代理程序。这些进化后的技能被打包为包含说明和元数据的可重用文件夹，使其能够在不同代理、LLM 模型甚至不同但相关的任务之间转移。

适用人群

专为使用编码代理（如 Claude Code、OpenHands 或 Goose）并希望在不进行手动提示工程的情况下优化其在特定基准或现实世界编码任务上的性能的开发者和 AI 研究人员设计。

主要亮点

多代理兼容性：支持 Claude Code、Codex CLI、OpenCode、OpenHands、Goose 和 Harbor。
自动化进化：使用基于性能数据的反馈循环，对提示词和技能进行变异。
跨平台可迁移性：技能可在不同代理、不同 LLM 提供商以及相关任务之间转移。
灵活评估：支持多种评分方法，包括精确匹配、LLM 作为裁判、自定义 Shell 脚本，以及 Harbor 内置的容器验证器。
远程执行：支持在 Docker 或 Daytona沙箱中运行进化循环，以处理长时间运行的优化过程。