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解決的問題

HyperAgents 設計用於創造能夠自主優化任何可計算任務的代理。它解決了建立 AI 代理時所面臨的挑戰：這些代理能在不需持續人工干預或手動調校的情況下，提升自身在特定目標上的表現。

工作原理

該系統採用自我參照架構，其中「元代理」與「任務代理」協同工作。元代理分析任務代理的表現，並產生對任務代理程式碼的修改（diff），以提升其效率與有效性。這形成了自我改進的循環，代理能優化自身的邏輯與行為，以更有效地解決目標領域的問題。

適用對象

對自我改進 AI、遞迴自我改進、改進循環，以及能優化可計算任務的自主代理感興趣的研究人員與開發者。

主要亮點

• 自我參照改進：代理可修改自身程式碼，以優化目標任務。
• 通用框架：能跨不同領域優化任何可計算任務。
• 自我改進循環：實作一個生成、測試並應用代理邏輯改進的循環。
• 基礎模型整合：支援多種基礎模型，包括 OpenAI、Anthropic 和 Gemini。