facebookresearch/HyperAgents

GitHub: facebookresearch/HyperAgents

Meta Research 推出的自引用、自改进智能体框架,支持通过元学习机制对任意可计算任务进行代码级自我优化。

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HyperAgents

能够针对任何可计算任务进行优化的自引用、自改进 Agent

License: CC BY-NC-SA 4.0 arXiv

## 设置 ``` # API keys, 将其放入 .env 文件 OPENAI_API_KEY=... ANTHROPIC_API_KEY=... GEMINI_API_KEY=... ``` ``` # 安装依赖 sudo dnf install -y python3.12-devel sudo dnf install -y graphviz graphviz-devel cmake ninja-build bzip2-devel zlib-devel ncurses-devel libffi-devel ``` ``` # 创建 virtual environment python3.12 -m venv venv_nat source venv_nat/bin/activate pip install -r requirements.txt pip install -r requirements_dev.txt # 构建 docker container docker build --network=host -t hyperagents . ``` ``` # 设置初始 agents bash ./setup_initial.sh ``` ## 运行 HyperAgents ``` # 查看 script 了解 args 和 baseline selections python generate_loop.py --domains ``` 默认情况下,输出将保存在 `outputs/` 目录中。 ## 文件结构 - `agent/` 使用基础模型的代码 - `analysis/` 用于绘图和分析的脚本 - `domains/` 各个领域的代码 - `utils/` 仓库中使用的通用代码 - `run_meta_agent.py` 用于帮助运行 meta agent 并获取差异 (diffs) 的脚本 - `meta_agent.py` meta agent 的主要实现 - `task_agent.py` task agent 的主要实现 - `generate_loop.py` 运行算法的入口点 ## 实验日志 实验日志以多部分 ZIP 存档形式存储。要解压它们,请确保所有 .z01、.z02 等文件与 .zip 文件位于同一目录中,然后运行: ``` zip -s 0 outputs_os_parts.zip --out unsplit_logs.zip unzip unsplit_outputs.zip ``` ## 安全注意事项 ## 引用 如果您发现这个项目有用,请考虑引用: ``` @misc{zhang2026hyperagents, title={Hyperagents}, author={Jenny Zhang and Bingchen Zhao and Wannan Yang and Jakob Foerster and Jeff Clune and Minqi Jiang and Sam Devlin and Tatiana Shavrina}, year={2026}, eprint={2603.19461}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.AI}, url={https://arxiv.org/abs/2603.19461}, } ```
标签:AGI, Anthropic Claude, AutoML, DLL 劫持, Docker, LLM, OpenAI API, Petitpotam, Python, Unmanaged PE, 人工智能, 代码生成, 元学习, 基础模型, 多模态, 大语言模型, 安全防御评估, 无后门, 渗透测试工具, 用户模式Hook绕过, 科研工具, 自动化任务, 自我改进, 自指代理, 计算优化, 请求拦截, 超级智能, 递归优化, 通用人工智能