Agent-evolution methods use execution feedback to improve prompts, skills, tools, and orchestration, but their implementations often rebuild the same experimental machinery. We present RSIHub, an open-source framework for building, comparing, and extending these methods on shared infrastructure. Recipes compose reusable operators and declare mutable resources; RSIHub supplies execution, evaluation, recovery, and lineage. Researchers can focus on evolution policy while evaluation stays outside the mutable surface and results remain tied to candidates and evaluation conditions. We instantiate AHE, Hyperagents, A-Evolve, and GEPA without modifying the framework core, keeping method-specific logic in recipes and operators. We evaluate them with MiniSWE and Codex on Terminal Bench 2 and $τ^3$ Banking under fixed model and evaluator configurations. The largest observed overall pass@1 gain is 13.5 percentage points, while method rankings vary across settings and optimization gains do not always transfer to held-out tasks. RSIHub provides a common protocol for comparing evolution policies, inspectable candidate histories, and reusable components for developing new methods.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

这个新版本的工具会议系列恢复了从1989年到2012年的50个会议的传统。工具最初是“面向对象语言和系统的技术”,后来发展到包括软件技术的所有创新方面。今天许多最重要的软件概念都是在这里首次引入的。2019年TOOLS 50+1在俄罗斯喀山附近举行,以同样的创新精神、对所有与软件相关的事物的热情、科学稳健性和行业适用性的结合以及欢迎该领域所有趋势和社区的开放态度,延续了该系列。 官网链接:http://tools2019.innopolis.ru/
综述 | Self-Evolving Coding Agents:自进化编程智能体
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
24+阅读 · 6月24日
AgentRxiv:迈向协作式自主科学研究
专知会员服务
11+阅读 · 2月20日
作战 Agent 的学习算法研究进展与发展趋势
专知会员服务
72+阅读 · 2023年10月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
手把手教 | 深度学习库PyTorch(附代码)
数据派THU
27+阅读 · 2018年3月15日
推荐中的序列化建模:Session-based neural recommendation
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年11月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
20+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
50+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
9+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
4+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
7+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
4+阅读 · 11月6日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
手把手教 | 深度学习库PyTorch(附代码)
数据派THU
27+阅读 · 2018年3月15日
推荐中的序列化建模:Session-based neural recommendation
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年11月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
20+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
50+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员