Panoramar8046/hermes-agent-metaharness

hermes-agent-metaharness は何をしますか？

LLMシステムの品質を最適化するために、この外部ループメタハーネスを使用して、エージェントベンチマークコードの検索、評価、およびミューテーションを自動化します。

概要

このメタハーネスは、エージェントベンチマークコードの反復的な改善を自動化するためのフレームワークです。以下の機能を提供します：

• 検索: エージェントの既存のベンチマークコードを分析します。
• 評価: エージェントのパフォーマンスを自動的に評価します。
• ミューテーション: ベンチマークコードを自動的に変更し、改善を試みます。

使用方法

python meta_harness.py --agent-config <config_file> --benchmark-dir <directory>

設定

設定ファイル（例：config.yaml）で以下のパラメータを指定します：

• agent_type: 使用するエージェントのタイプ（例：langchain、autogpt）
• benchmark_path: ベンチマークコードのパス
• eval_metric: 評価に使用するメトリクス（例：accuracy、completion_rate）

サポートされるプラットフォーム

• Python 3.8以上
• LangChain
• AutoGPT
• その他カスタムエージェントフレームワーク

ワークフロー

1. 初期ベンチマークコードを読み込みます。
2. エージェントを実行し、結果を収集します。
3. パフォーマンスメトリクスに基づいてコードをミューテーションします。
4. 改善が収束するまでステップ2〜3を繰り返します。

ライセンス

MIT