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AntOmniEvo

活跃·★ 1.1k·Apache-2.0·更新于 2026-10-20
★ 时下流行

AntOmniEvo 来自蚂蚁研究院,是分工明确的自动进化框架。你只需定义五样东西:如何在单个样本上运行系统、给输出打 0–1 分的评估器、训练/验证数据、可调文件的结构映射,以及初始产物。框架负责进化循环,具体修改由编程智能体 Proposer 完成。

可调产物是真实目录:智能体的 SKILL.md 及其参考与脚本、工作流的 pipeline.json 及节点代码,或单文件算法。Proposer 阅读失败轨迹,判断该改哪个文件并生成新候选;框架负责调度、预算、选择与持久化,CandidateStore 支持中断续跑。

输出是最佳候选的文件,可 diff、可部署,并有变更谱系把每处修改关联到触发它的失败案例。前提是要有可重复且成本合理的评估。附带的技能示例为中文。项目配套论文 Mara Chain,许可为 Apache-2.0。

本文根据项目 README 和公开仓库数据整理,我们没有实际试用过该工具。数据截至 2026-10-22。

许可证
Apache-2.0
最新发布
没有 GitHub 发布版本
最近提交
2026-10-20
贡献者
6
复刻数
93
未关闭的 issue 和 PR
1
首次发布
2026-09-15

来源:GitHub、npm 和 PyPI 的公开接口。

#智能体#智能体进化#智能体框架#智能体化#自动优化#自动化#进化算法#框架
↗ 访问官网★ GitHub
01

功能特性

01可调产物是真实目录(SKILL.md、pipeline.json、单文件算法),优化即文件编辑
02编程智能体 Proposer 依据失败轨迹修改文件
03框架负责调度、预算、选择与持久化,CandidateStore 可中断续跑
04输出可 diff 的最佳候选,每处修改都可追溯到对应失败证据
02

为什么选择它

+优化就是编辑文件,结果是普通 diff,部署前可以审阅。
+每处修改都能追溯到触发它的失败证据。
+适用于任何有可调文件和可重复评估的系统,不限于提示词。
03

权衡点

!必须先构建可靠的评估器和数据集,否则没有优化目标。
!每轮进化都要反复运行你的系统和编程智能体,成本可能不低。
!项目较新,附带的技能模板只有中文且针对特定运行时。
04

维护状况检查

活跃检查日期: 2026-10-20
最近提交
2026-10-19
近 90 天提交数
64
近 90 天发布数
0
最新发布
—
未关闭 issue
1
近期 issue 至少有一条评论的比例
2/2
近 12 周每周提交数
近 12 周每周提交数: 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 8, 8, 6, 12, 3

最早的一周在左边,最近 4 周为橙色。数据来源:GitHub 提交统计。

状态规则:GitHub 上已归档 = 已归档;最近提交在 90 天内 = 活跃;91 到 365 天 = 放缓;更久 = 停滞。所有数字来自所示日期的 GitHub API。

讨论最多的未关闭 issue

  • #16 Verify evals on Papers with Code2 条评论 · 2026-10-09

issue 标题引自 GitHub。请打开链接确认该问题是否仍适用于你使用的版本。

05

兼容性

Agent Skills
技能格式
已通过文档验证
Python
框架
已通过文档验证
06

使用场景

↳优化智能体技能和系统提示词,如 NL2SQL 技能
↳调优检索流水线配置和节点代码
↳针对基准测试进化单文件算法
07

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本页内容
01功能特性02为什么选择它03权衡点04维护状况检查05兼容性06使用场景07同类工具
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AntOmniEvo
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让编程智能体循环修复失败案例,进化你的智能体技能、提示词和流水线

1.1k93Apache-2.0
最后更新3天前
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