kapso

用知识图谱喂饱大模型,让AI自动写代码并持续优化

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 22 🐛 待处理 9 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 139
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,可免费使用和部署。

项目预览

kapso 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队Leeroo-AI
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,ale-bench,autoresearch,continual-learning,deployment,experimentation,harness,ioai,llm-agents,machine-learning,mle-bench,optimization,relbench
GitHub 星标★ 139
上线时间2025-12-07 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积63.9 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

kapso是一个基于知识图谱的自主机器学习/人工智能程序合成与优化框架。它解决的核心问题是:大语言模型在生成和优化代码时缺乏领域知识支撑,导致生成结果不够精准、优化方向不明确。该框架通过构建知识图谱来存储和检索与ML/AI相关的领域知识,为LLM提供结构化的知识背景,从而提升程序合成的准确性和优化效果。核心能力包括:利用知识图谱增强LLM的上下文理解、自主生成符合特定需求的ML/AI程序、对已有代码进行自动化优化、以及支持多轮迭代改进。项目采用Python实现,面向自主智能体场景,适用于需要高质量代码生成和持续优化的ML/AI开发流程。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 139

核心亮点

  • 知识图谱显式注入领域知识,比纯prompt更可控,减少LLM幻觉
  • 面向ML/AI程序合成场景,比通用代码生成更聚焦,解决专业问题
  • 支持自主优化闭环,不只是生成代码,还能迭代改进

不足之处

  • 项目早期,星标仅95,功能完整性和稳定性待验证
  • 文档和社区生态尚不成熟,上手门槛可能较高

适用场景

  • 数据科学家用自然语言描述需求,自动生成ML训练代码
  • 算法工程师对已有模型代码进行自动化性能优化
  • 企业内构建自主AI开发助手,沉淀领域知识并复用

替代项目

AutoGen、OpenHands、Aider

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