gear

把智能体执行框架变成可自动演化的模块

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开发框架 🍴 复刻 26 🐛 待处理 27 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 332
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源框架,免费使用

项目预览

gear 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开发框架
开发团队rsi-gear
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源框架,免费使用
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TypeScript
技术栈/模型agent-harness,ai-agents,continual-learning,harness-optimization,infrastructure,llm-training,meta-learning,recursive-self-improvement,reinforcement-learning,rsi,rsi-gear,rsigear
GitHub 星标★ 332
上线时间2026-08-18 00:00:00
代码更新2026-10-28
仓库体积73.2 MB
本站数据更新2026-10-30
维护状态活跃
收录时间2026-10-30
浏览次数0

项目介绍

gear 是一个用 TypeScript 编写的模块化框架,面向递归自我改进(RSI)场景,定位类似机器学习中的 scikit-learn:把「智能体执行框架(harness)」的演化过程拆成可组合、可复用的模块。它解决的问题是,当前 AI 智能体的提示词、工具编排、执行策略等 harness 配置大多依赖人工反复调试,缺少系统化、可迭代的优化方法。gear 提供统一抽象,让开发者定义 harness 组件、评估指标与演化循环,从而让智能体在持续运行中自动改进自身执行框架,并把每次改进沉淀为可复用模块。核心能力包括:模块化的 harness 组件管理、面向持续学习与元学习的演化流程编排、与 LLM 训练和基础设施层的衔接接口,以及可插拔的评估与优化策略。项目处于早期阶段,适合研究型团队探索智能体自我进化与持续学习方向。

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 2026-10-30 · 当前星标 ★ 332

核心亮点

  • 用模块化抽象把 harness 演化拆成可组合组件,思路清晰,便于替换和实验
  • 聚焦递归自我改进与持续学习,填补智能体框架自动优化方向的工程化空白
  • TypeScript 实现,与前端和 Node 生态衔接顺畅,接入现有智能体工具链成本低

不足之处

  • 项目处于早期,星标约 332,API 与架构可能频繁变动,生产可用性待验证
  • 递归自我改进涉及评估闭环与安全边界,文档和最佳实践尚不充分

适用场景

  • 研究团队实验智能体执行框架的自动演化与持续学习
  • 为已有 LLM 智能体系统搭建可迭代的 harness 优化流水线
  • 教学或原型验证元学习、自我改进类智能体架构

替代项目

LangGraph、AutoGen、DSPy

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