RSIHub: Một khung cho các phương pháp tiến hóa agent

Các phương pháp tiến hóa agent dùng phản hồi thực thi để cải thiện prompt, kỹ năng, công cụ và điều phối, nhưng cách cài đặt thường tái tạo cùng một bộ máy thí nghiệm. Chúng tôi trình bày RSIHub, một framework mã nguồn mở để xây dựng, so sánh và mở rộng các phương pháp này trên hạ tầng chung. Các công thức kết hợp các toán tử tái sử dụng và khai báo tài nguyên thay đổi; RSIHub cung cấp thực thi, đánh giá, phục hồi và dòng tiền. Các nhà nghiên cứu có thể tập trung vào chính sách tiến hóa trong khi đánh giá nằm ngoài bề mặt thay đổi và kết quả vẫn gắn liền với các ứng cử viên và điều kiện đánh giá. Chúng tôi triển khai AHE, Hyperagents, A-Evolve và GEPA mà không sửa đổi lõi framework, giữ logic đặc thù phương pháp trong công thức và toán tử. Chúng tôi đánh giá chúng bằng MiniSWE và Codex trên Terminal Bench 2 và τ^3 Banking với cấu hình mô hình và bộ đánh giá cố định. Mức tăng trượt đầu pass@1 lớn nhất quan sát được là 13,5 phần nghìn, trong khi thứ hạng phương pháp thay đổi giữa các cài đặt và lợi ích tối ưu hóa không luôn chuyển sang các tác vụ chưa thấy. RSIHub cung cấp giao thức chung để so sánh các chính sách tiến hóa, lịch sử ứng cử viên có thể kiểm tra và các thành phần tái sử dụng để phát triển các phương pháp mới.