Експериментуючи з директивою синтетичною еволюцією
Коли теорія втілює реальність і код починає еволюціонізуватися Inspired by thinking about extensions to mostlylucid.mockllmapi and material for the (never to be released but I like to think about it 😜) sci-fi novel "Michael" about emergent AI
**Примітка:**Примітка:
Он также глубоко экспериментальный, немного сумасшедший и точно "закодированный." Вас предупредили.
Від теорії до практики:
Я його збудував
Після шести частин теорії про транспонентний інтелект, багатоагентні системи, глобальний консенсус та когнітивну систему планет, я усвідомив:
Я зволікав.**Легко здогадатися про синтетичні гільдії та розвиток інтелекту.**На самом деле, его тяжелее построить.
Тому я перестав говорити і почав програмувати.
Я називаю це тим, що з'явилося.Пряма синтетична еволюція (DSE) Noun, a currency·a самоконструювання, самооптимізація роботи, використовуючи багаторівну, мульти-агентну динамічну систему LLM.
Або щось!Тот ліфта: що, якщо замість створення коду один раз, сподіваючись, що це спрацює, ми створимо систему, де кодбезперервно розвивається
плануванням, виконанням, оцінюванням, і мутацією?
Що, якби ми могли навчити систему вчитися на своїх помилках, використовувати успішні моделі і ставати розумнішими з часом?Спойлер:. Це працює.*І це дивно.*І захоплююче.
Давай зануримось.
You: "Write me a function that does X"
LLM: "Here's some code! [generates 50 lines of Python]"
You: *runs it*
Code: *explodes spectacularly*
You: "Fix it"
LLM: "Oh, sorry! Here's a new version!"
You: *runs it*
Code: *different explosion*
Це ДОСЛІДЖЕННЯ, але не настільки стабільне і не дуже швидко.
Але вона робить те, що вона каже на ріці,
Це справді так.зараз
Выполняйте все эперации, но пока что.
Проблема про яку ми не говоримо
Ось як більшість створених кодами LLM працюють сьогодні:
Основні питання:
Покоління з одним пострілом
- Нет итерации, без улучшения, без второй шансов.
Немає пам' яті
Немає відгуку про якість
[1. PLAN] → [2. GENERATE] → [3. EXECUTE] → [4. EVALUATE] → [5. EVOLVE]
↑ ↓
└────────────────────── [6. LEARN] ←─────────────────────────┘
graph TD
A[User Request] --> B[Overseer LLM<br/>llama3]
B -->|Strategic Plan| C[Generator LLM<br/>codellama]
C -->|Generated Code| D[Executor<br/>Sandboxed Python]
D -->|stdout/stderr/metrics| E[Triage LLM<br/>tinyllama]
E -->|Pass?| F{Quick Check}
F -->|Pass| G[Evaluator LLM<br/>llama3]
F -->|Fail| H[Escalation<br/>qwen2.5-coder]
G -->|Fitness Score| I[RAG Memory]
H -->|Improved Code| D
I -->|Store & Learn| J[Future Reuse]
style B stroke:#e1f5ff,stroke-width:3px
style C stroke:#ffe1f5,stroke-width:3px
style D stroke:#f5ffe1,stroke-width:3px
style E stroke:#fff5e1,stroke-width:3px
style G stroke:#e1ffe1,stroke-width:3px
style I stroke:#f0e1ff,stroke-width:3px
- Ті самі помилки повторювалися нескінченно через подібні проблеми
**Нам було потрібно чогось істотно іншого.**Не просто краще реагує.
class OverseerLLM:
"""Plans execution strategies and creates specifications."""
def create_plan(self, task_description: str) -> ExecutionPlan:
"""
Create detailed execution plan from task description.
Returns:
ExecutionPlan with strategy, steps, and expected metrics
"""
# Ask overseer to break down the problem
prompt = f"""Create a detailed execution plan for: {task_description}
Include:
1. High-level strategy
2. Step-by-step implementation plan
3. Expected quality score (0.0-1.0)
4. Expected execution time (ms)
5. Algorithm/data structure choices
6. Edge cases to handle
"""
response = self.client.generate(
model="llama3",
prompt=prompt,
model_key="overseer"
)
return ExecutionPlan(
plan_id=f"plan_{uuid.uuid4().hex[:8]}",
task_description=task_description,
strategy=response,
steps=self._parse_steps(response),
expected_quality=0.8,
expected_speed_ms=1000
)
**Не просто більші моделі.**Система, яка насправді вчиться, запам'ятовує і покращує.
def generate_code(self, specification: str) -> str:
"""Generate code from specification (no creative interpretation)."""
prompt = f"""Implement this specification EXACTLY:
{specification}
Requirements:
- Follow the spec precisely
- No additional features
- Include error handling
- JSON input/output interface
- Return only Python code
"""
code = self.client.generate(
model="codellama",
prompt=prompt,
model_key="generator",
temperature=0.3 # Low temperature for consistency
)
return self._clean_code(code)
**Це те, чим намагається бути Департамент.**Введіть регульовану синтетику еволюцію
def triage(self, metrics: Dict[str, Any], targets: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""Quick triage evaluation using tiny model."""
prompt = f"""Quick evaluation:
Metrics:
- Latency: {metrics['latency_ms']}ms (target: {targets['latency_ms']}ms)
- Memory: {metrics['memory_mb']}MB (target: {targets['memory_mb']}MB)
- Exit code: {metrics['exit_code']} (target: 0)
Does this PASS or FAIL? One word answer."""
response = self.client.generate(
model="tinyllama",
prompt=prompt,
model_key="triage"
)
verdict = "pass" if "pass" in response.lower() else "fail"
return {
"verdict": verdict,
"reason": response.strip(),
"metrics": metrics
}
**Пряма синтетична еволюція запозичує концепції від еволюційних алгоритмів, але застосовує їх до створення коду.**Ось основний робочий потік:
def evaluate(self, stdout: str, stderr: str, metrics: Dict) -> Dict[str, Any]:
"""Comprehensive evaluation with multi-dimensional scoring."""
prompt = f"""Evaluate this code execution:
OUTPUT:
{stdout[:500]}
ERRORS:
{stderr[:500] if stderr else "None"}
METRICS:
- Latency: {metrics['latency_ms']}ms
- Memory: {metrics['memory_mb']}MB
- Exit code: {metrics['exit_code']}
Provide scores (0.0-1.0):
1. Correctness: Does output match expected?
2. Quality: Code robustness, patterns, style
3. Speed: Performance vs targets
Format: JSON with correctness, quality, speed, overall_score
"""
response = self.client.evaluate(
code_summary=stdout,
metrics=metrics
)
return {
"correctness": 0.95,
"quality": 0.88,
"speed": 0.92,
"overall_score": 0.92,
"details": response
}
Але ось де це стає цікавим: ми не використовуємо один LLM для всього.
спеціалізовані агенти**, Кожна з них має певну роль:**.
Мульти- агентна архітектура
User: "Write a fibonacci function"
LLM: [Generates code + tests + documentation + explanation all at once]
[Might invent requirements you didn't ask for]
[Might miss requirements you did ask for]
Відповідальність агента:
User: "Write a fibonacci function"
↓
Overseer: Creates detailed specification
{
"problem": "Generate first N fibonacci numbers",
"algorithm": "Iterative DP approach",
"inputs": {"n": "integer"},
"outputs": {"result": "list[int]"},
"constraints": {
"timeout_ms": 5000,
"max_n": 100
},
"test_cases": [
{"input": {"n": 5}, "expected": [0,1,1,2,3]},
{"input": {"n": 10}, "expected": [0,1,1,2,3,5,8,13,21,34]}
]
}
↓
Generator: Implements ONLY the specification
[No creative interpretation]
[No added features]
[Just clean, focused code]
Наглядач (llama3)
Генератор (codellama)
nomic-embed-text- Точна багатовимірна оцінкаsequenceDiagram
participant U as User
participant S as System
participant R as RAG Memory
participant Q as Qdrant DB
participant E as Embedding Model
U->>S: Request: "validate email"
S->>R: Search similar artifacts
R->>E: Generate embedding
E-->>R: 768-dim vector
R->>Q: Semantic search
Q-->>R: Top 5 similar artifacts
R-->>S: Found: email_validator (0.92 similarity)
alt High Similarity (>0.9)
S->>S: Reuse as-is
else Medium Similarity (0.7-0.9)
S->>S: Use as template
else Low Similarity (<0.7)
S->>S: Generate from scratch
end
S->>U: Return solution
S->>R: Store with metadata
R->>E: Generate embedding
E-->>R: Vector
R->>Q: Index artifact
Q-->>R: Stored
Ось ключова інновація, яка змушує DSE працювати.
class QdrantRAGMemory:
"""RAG memory using Qdrant vector database for semantic search."""
def __init__(
self,
qdrant_url: str = "http://localhost:6333",
collection_name: str = "code_evolver_artifacts",
embedding_model: str = "nomic-embed-text",
vector_size: int = 768 # nomic-embed-text dimension
):
self.qdrant = QdrantClient(url=qdrant_url)
self.embedding_model = embedding_model
self.vector_size = vector_size
# Create collection if needed
self._init_collection()
def store_artifact(
self,
artifact_id: str,
artifact_type: ArtifactType,
name: str,
content: str,
tags: List[str],
metadata: Dict[str, Any],
auto_embed: bool = True
):
"""Store artifact with semantic embedding."""
# Generate embedding
if auto_embed:
embedding = self._generate_embedding(content)
else:
embedding = None
# Create artifact
artifact = Artifact(
artifact_id=artifact_id,
artifact_type=artifact_type,
name=name,
content=content,
tags=tags,
metadata=metadata
)
# Store in Qdrant with metadata as payload
if embedding:
self.qdrant.upsert(
collection_name=self.collection_name,
points=[
PointStruct(
id=hash(artifact_id) & 0x7FFFFFFF, # Positive int
vector=embedding,
payload={
"artifact_id": artifact_id,
"name": name,
"type": artifact_type.value,
"tags": tags,
"quality_score": metadata.get("quality_score", 0.0),
"latency_ms": metadata.get("latency_ms", 0),
"usage_count": metadata.get("usage_count", 0),
**metadata
}
)
]
)
logger.info(f"✓ Stored artifact '{name}' in RAG memory")
def find_similar(
self,
query: str,
artifact_type: Optional[ArtifactType] = None,
top_k: int = 5,
min_similarity: float = 0.0
) -> List[Tuple[Artifact, float]]:
"""Find similar artifacts using semantic search."""
# Generate query embedding
query_embedding = self._generate_embedding(query)
# Build filter
filter_conditions = []
if artifact_type:
filter_conditions.append(
FieldCondition(
key="type",
match=MatchValue(value=artifact_type.value)
)
)
search_filter = Filter(must=filter_conditions) if filter_conditions else None
# Search Qdrant
results = self.qdrant.search(
collection_name=self.collection_name,
query_vector=query_embedding,
query_filter=search_filter,
limit=top_k
)
# Convert to artifacts with similarity scores
artifacts = []
for result in results:
if result.score >= min_similarity:
artifact = self._payload_to_artifact(result.payload)
artifacts.append((artifact, result.score))
return artifacts
def _generate_embedding(self, text: str) -> List[float]:
"""Generate embedding using Ollama."""
response = self.ollama_client.embed(
model=self.embedding_model,
prompt=text
)
return response["embedding"]
створення на основі специфікації
def find_best_tool(
self,
task_description: str,
min_quality: float = 0.7,
max_latency_ms: int = 5000
) -> Optional[Artifact]:
"""Find best tool using multi-dimensional fitness."""
# Search with fitness filters
results = self.qdrant.search(
collection_name=self.collection_name,
query_vector=self._generate_embedding(task_description),
query_filter=Filter(
must=[
FieldCondition(
key="type",
match=MatchValue(value="tool")
),
FieldCondition(
key="quality_score",
range=Range(gte=min_quality) # Quality >= 0.7
),
FieldCondition(
key="latency_ms",
range=Range(lte=max_latency_ms) # Latency <= 5000ms
)
]
),
limit=1
)
return results[0] if results else None
Традиційний підхід (до галюцинацій):
# Traditional similarity: might give false positives
Task 1: "generate fibonacci sequence"
Task 2: "generate fibonacci backwards"
Similarity: 77% ← High, but these need DIFFERENT code!
# Semantic classification
Triage LLM analyzes both tasks:
SAME → Reuse as-is (just typos/wording differences)
RELATED → Use as template, modify (same domain, different variation)
DIFFERENT → Generate from scratch (completely different problem)
Result: "RELATED - same core algorithm, reversed output"
Action: Load fibonacci code as template, modify to reverse
Прихід DSE:
Пам'ять РАГ: Вчитися з минулого
(швидка, вартість, якість, запізнення)
# Original (stored in RAG):
def fibonacci_sequence(n):
if n <= 0:
return []
elif n == 1:
return [0]
sequence = [0, 1]
for i in range(2, n):
sequence.append(sequence[i-1] + sequence[i-2])
return sequence
# New request: "fibonacci backwards"
# DSE finds original, classifies as RELATED
# Generates modification spec: "Return reversed sequence"
# Modified version:
def fibonacci_backwards(n):
if n <= 0:
return []
elif n == 1:
return [0]
sequence = [0, 1]
for i in range(2, n):
sequence.append(sequence[i-1] + sequence[i-2])
return sequence[::-1] # ← Only change needed!
Дозволяє майбутнє повторне використання
Впровадження пам' яті RAG:
graph LR
A[Tool/Artifact] --> B[Semantic Similarity<br/>0-100]
A --> C[Speed Tier<br/>±20 points]
A --> D[Cost Tier<br/>±15 points]
A --> E[Quality Score<br/>±15 points]
A --> F[Historical Success<br/>±10 points]
A --> G[Latency Metrics<br/>±15 points]
A --> H[Reuse Bonus<br/>±30 points]
B --> I[Final Fitness Score]
C --> I
D --> I
E --> I
F --> I
G --> I
H --> I
I --> J{Selection}
J -->|Highest Score| K[Use This Tool]
style I stroke:#ffeb3b,stroke-width:3px
style K stroke:#4caf50,stroke-width:3px
Фільтрування відповідності:
def calculate_fitness(tool, similarity_score):
fitness = similarity_score * 100 # Base: 0-100
# Speed tier bonus
if tool.speed_tier == 'very-fast':
fitness += 20
elif tool.speed_tier == 'fast':
fitness += 10
elif tool.speed_tier == 'slow':
fitness -= 10
# Cost tier bonus
if tool.cost_tier == 'free':
fitness += 15
elif tool.cost_tier == 'low':
fitness += 10
elif tool.cost_tier == 'high':
fitness -= 10
# Quality from historical success rate
fitness += tool.quality_score * 10
# Latency metrics
if tool.avg_latency_ms < 100:
fitness += 15 # Very fast
elif tool.avg_latency_ms > 5000:
fitness -= 10 # Too slow
# Reuse bonus
if similarity >= 0.90:
fitness += 30 # Exact match - huge bonus!
elif similarity >= 0.70:
fitness += 15 # Template reuse
return fitness
Ось де все стає розумним.*Коли ви просите щось схоже на попереднє завдання, DSE не просто вимірює текст} їt використовує семантичну класифікацію:**Це вирішує хибну позитивну проблему, вмикаючи інтелектуальний код повторно.
Коли DSE знаходить RELAREATE завдання, він не відновлюється з нуля.
sequenceDiagram
participant N as Node v1.0.0
participant M as Monitor
participant E as Auto-Evolver
participant O as Overseer
participant G as Generator
participant T as Tester
loop Every Execution
N->>M: Report metrics
M->>M: Track quality history
end
M->>M: Detect degradation
Note over M: Score dropped<br/>0.95 → 0.85<br/>(>15% decline)
M->>E: Trigger evolution
E->>O: Request improvement plan
O-->>E: Strategy: Optimize algorithm
E->>G: Generate v1.1.0
G-->>E: Improved code
E->>T: A/B Test
T->>N: Run v1.0.0
N-->>T: Score: 0.85
T->>E: Run v1.1.0
E-->>T: Score: 0.96
T->>E: v1.1.0 wins!
E->>N: Promote v1.1.0
E->>M: Update lineage
M->>M: Archive v1.0.0
Note over N: Now running v1.1.0<br/>Better performance<br/>Same functionality
Замість цього:
class AutoEvolver:
"""Monitors and evolves code performance automatically."""
def __init__(
self,
performance_threshold: float = 0.15, # 15% degradation triggers evolution
min_runs_before_evolution: int = 3
):
self.performance_threshold = performance_threshold
self.min_runs = min_runs_before_evolution
self.performance_history: Dict[str, List[float]] = {}
def record_execution(self, node_id: str, quality_score: float):
"""Record execution performance."""
if node_id not in self.performance_history:
self.performance_history[node_id] = []
self.performance_history[node_id].append(quality_score)
# Check if evolution needed
if len(self.performance_history[node_id]) >= self.min_runs:
if self._should_evolve(node_id):
self.trigger_evolution(node_id)
def _should_evolve(self, node_id: str) -> bool:
"""Determine if node should evolve based on performance."""
history = self.performance_history[node_id]
if len(history) < self.min_runs:
return False
# Get baseline (best of first 3 runs)
baseline = max(history[:3])
# Get recent average (last 3 runs)
recent_avg = sum(history[-3:]) / 3
# Calculate degradation
degradation = (baseline - recent_avg) / baseline
if degradation > self.performance_threshold:
logger.warning(
f"Node {node_id} degraded {degradation*100:.1f}% "
f"(baseline: {baseline:.2f}, recent: {recent_avg:.2f})"
)
return True
return False
def trigger_evolution(self, node_id: str):
"""Trigger evolution process for underperforming node."""
logger.info(f"Triggering evolution for {node_id}")
# Load current node
node = self.registry.get_node(node_id)
current_code = self.runner.load_code(node_id)
# Get performance metrics
metrics = node.get("metrics", {})
history = self.performance_history[node_id]
# Ask overseer for improvement strategy
improvement_plan = self.overseer.create_improvement_plan(
node_id=node_id,
current_code=current_code,
performance_history=history,
current_metrics=metrics
)
# Generate improved version
new_version = self._increment_version(node.get("version", "1.0.0"))
new_code = self.generator.generate_improvement(
specification=improvement_plan,
base_code=current_code,
version=new_version
)
# A/B test: old vs new
old_score = self._test_version(node_id, current_code)
new_score = self._test_version(f"{node_id}_v{new_version}", new_code)
logger.info(
f"A/B Test Results: "
f"v{node['version']}: {old_score:.2f} | "
f"v{new_version}: {new_score:.2f}"
)
# Keep better version
if new_score > old_score:
logger.info(f"✓ Promoting v{new_version} (improvement: {new_score - old_score:.2f})")
self._promote_version(node_id, new_version, new_code)
else:
logger.info(f"✗ Keeping v{node['version']} (new version worse)")
def _test_version(self, node_id: str, code: str, num_tests: int = 5) -> float:
"""Test a version and return average quality score."""
scores = []
for i in range(num_tests):
stdout, stderr, metrics = self.runner.run_node(node_id, test_input)
result = self.evaluator.evaluate(stdout, stderr, metrics)
scores.append(result.get("overall_score", 0.0))
return sum(scores) / len(scores)
def _promote_version(self, node_id: str, version: str, code: str):
"""Promote new version to production."""
# Archive old version
old_node = self.registry.get_node(node_id)
self.registry.archive_version(node_id, old_node["version"])
# Update node with new version
self.runner.save_code(node_id, code)
self.registry.update_node(node_id, {
"version": version,
"lineage": {
"parent_version": old_node["version"],
"evolution_reason": "performance_degradation",
"timestamp": datetime.utcnow().isoformat()
}
})
# Reset performance tracking
self.performance_history[node_id] = []
logger.info(f"✓ Node {node_id} evolved to v{version}")
Завантажує існуючий код
Node: text_processor_v1.0.0
Run 1: Score 0.95 ✓
Run 2: Score 0.94 ✓
Run 3: Score 0.92 ✓
Run 4: Score 0.88 ← Degradation detected!
Run 5: Score 0.85 ← 15% drop, trigger evolution!
Auto-Evolution Process:
1. Analyze performance history
2. Generate improvement specification
3. Create text_processor_v1.1.0
4. A/B test: v1.0.0 vs v1.1.0
5. Keep winner, archive loser
Result: v1.1.0 scores 0.96
Action: Promoted to primary version
як перевірений шаблон
: "Зберігай основний алгоритм, додай реверсію"
graph TD
A[Complex Task:<br/>Build REST API] --> B[Level 1: Workflow]
B --> C[Design API Schema]
B --> D[Implement Auth]
B --> E[Create Endpoints]
B --> F[Add Error Handling]
B --> G[Write Tests]
C --> C1[Level 2: Nodeplan<br/>Schema validator]
C --> C2[Level 2: Nodeplan<br/>Schema generator]
D --> D1[Level 2: Nodeplan<br/>JWT handler]
D --> D2[Level 2: Nodeplan<br/>User validator]
E --> E1[Level 2: Nodeplan<br/>GET handler]
E --> E2[Level 2: Nodeplan<br/>POST handler]
E --> E3[Level 2: Nodeplan<br/>PUT/DELETE]
C1 --> C1a[Level 3: Function<br/>validate_field]
C1 --> C1b[Level 3: Function<br/>check_types]
D1 --> D1a[Level 3: Function<br/>encode_token]
D1 --> D1b[Level 3: Function<br/>decode_token]
E1 --> E1a[Level 3: Function<br/>parse_params]
E1 --> E1b[Level 3: Function<br/>serialize_response]
style A stroke:#ff6b6b,stroke-width:3px
style B stroke:#4ecdc4,stroke-width:3px
style C stroke:#45b7d1,stroke-width:3px
style D stroke:#45b7d1,stroke-width:3px
style E stroke:#45b7d1,stroke-width:3px
style C1 stroke:#96ceb4,stroke-width:3px
style D1 stroke:#96ceb4,stroke-width:3px
style E1 stroke:#96ceb4,stroke-width:3px
style C1a stroke:#dfe6e9,stroke-width:3px
style D1a stroke:#dfe6e9,stroke-width:3px
style E1a stroke:#dfe6e9,stroke-width:3px
Модифікація шаблона генератора
class HierarchicalEvolver:
"""Evolves complex workflows through hierarchical decomposition."""
def __init__(
self,
max_depth: int = 3, # Workflow → Nodeplan → Function
max_breadth: int = 5 # Max sub-tasks per level
):
self.max_depth = max_depth
self.max_breadth = max_breadth
def evolve_hierarchical(
self,
root_goal: str,
current_depth: int = 0,
parent_context: Optional[Dict] = None
) -> Dict[str, Any]:
"""
Recursively evolve a complex goal through hierarchical decomposition.
Args:
root_goal: High-level goal description
current_depth: Current depth in hierarchy (0 = workflow level)
parent_context: Context from parent level
Returns:
Evolved workflow with all sub-components
"""
if current_depth >= self.max_depth:
# Base case: generate atomic function
return self._generate_atomic_function(root_goal, parent_context)
# Ask overseer to decompose goal
sub_goals = self.overseer.decompose_goal(
goal=root_goal,
max_sub_goals=self.max_breadth,
context=parent_context
)
logger.info(
f"{' ' * current_depth}Level {current_depth}: "
f"Decomposed '{root_goal}' into {len(sub_goals)} sub-goals"
)
# Evolve each sub-goal recursively
sub_components = []
shared_context = {
"parent_goal": root_goal,
"depth": current_depth,
"sibling_count": len(sub_goals)
}
for i, sub_goal in enumerate(sub_goals):
logger.info(f"{' ' * current_depth}├─ Sub-goal {i+1}/{len(sub_goals)}: {sub_goal}")
# Recursively evolve sub-goal
component = self.evolve_hierarchical(
root_goal=sub_goal,
current_depth=current_depth + 1,
parent_context=shared_context
)
sub_components.append(component)
# Update shared context with learning from this component
shared_context[f"sub_component_{i}_fitness"] = component.get("fitness", 0.0)
# Create workflow/nodeplan from sub-components
workflow = self._assemble_workflow(
goal=root_goal,
sub_components=sub_components,
depth=current_depth
)
return workflow
def _generate_atomic_function(
self,
goal: str,
context: Optional[Dict] = None
) -> Dict[str, Any]:
"""Generate atomic function (leaf node)."""
# Check RAG for similar functions
similar = self.rag.find_similar(
query=goal,
artifact_type=ArtifactType.FUNCTION,
top_k=3
)
if similar and similar[0][1] > 0.85:
# High similarity: reuse
logger.info(f" ✓ Reusing similar function: {similar[0][0].name}")
return similar[0][0].to_dict()
# Generate new function
specification = self.overseer.create_plan(
task_description=goal,
context=context
)
code = self.generator.generate_code(specification)
stdout, stderr, metrics = self.runner.run_node(code, test_input={})
evaluation = self.evaluator.evaluate(stdout, stderr, metrics)
# Store in RAG for future reuse
self.rag.store_artifact(
artifact_id=f"func_{hash(goal) & 0x7FFFFFFF}",
artifact_type=ArtifactType.FUNCTION,
name=goal,
content=code,
tags=["hierarchical", f"depth_{context.get('depth', 0)}"],
metadata={
"fitness": evaluation["overall_score"],
"parent_goal": context.get("parent_goal"),
"context": context
},
auto_embed=True
)
return {
"goal": goal,
"code": code,
"fitness": evaluation["overall_score"],
"metrics": metrics
}
def _assemble_workflow(
self,
goal: str,
sub_components: List[Dict],
depth: int
) -> Dict[str, Any]:
"""Assemble workflow from evolved sub-components."""
# Calculate overall fitness (weighted average of sub-components)
total_fitness = sum(c.get("fitness", 0.0) for c in sub_components)
avg_fitness = total_fitness / len(sub_components) if sub_components else 0.0
workflow = {
"goal": goal,
"depth": depth,
"type": "workflow" if depth == 0 else "nodeplan",
"sub_components": sub_components,
"fitness": avg_fitness,
"assembled_at": datetime.utcnow().isoformat()
}
# Store workflow in RAG
workflow_type = ArtifactType.WORKFLOW if depth == 0 else ArtifactType.SUB_WORKFLOW
self.rag.store_artifact(
artifact_id=f"workflow_{hash(goal) & 0x7FFFFFFF}",
artifact_type=workflow_type,
name=goal,
content=json.dumps(workflow, indent=2),
tags=["hierarchical", f"depth_{depth}", f"components_{len(sub_components)}"],
metadata={
"fitness": avg_fitness,
"component_count": len(sub_components),
"depth": depth
},
auto_embed=True
)
logger.info(
f"{' ' * depth}✓ Assembled {workflow['type']}: '{goal}' "
f"(fitness: {avg_fitness:.2f}, components: {len(sub_components)})"
)
return workflow
замість того, щоб писати новий код
Результат
Level 1 (Workflow):
"Build a REST API"
↓
Level 2 (Nodeplans):
├─ Design API schema
├─ Implement authentication
├─ Create CRUD endpoints
├─ Add error handling
└─ Write integration tests
↓
Level 3 (Functions):
Each nodeplan breaks into individual functions
: Швидкий, надійніший, використовується перевірений код
Таке повторне використання значно пришвидшує покоління і покращує надійність.
graph TB
Start([User Request]) --> RAG1[RAG: Search Similar]
RAG1 --> Class{Semantic<br/>Classification}
Class -->|SAME<br/>similarity > 0.9| Reuse[Reuse As-Is]
Class -->|RELATED<br/>0.7-0.9| Template[Template Modification]
Class -->|DIFFERENT<br/>< 0.7| Generate[Generate from Scratch]
Reuse --> Execute
Template --> Overseer1[Overseer: Modification Plan]
Generate --> Overseer2[Overseer: Full Plan]
Overseer1 --> Generator1[Generator: Modify Template]
Overseer2 --> Generator2[Generator: New Code]
Generator1 --> Execute[Execute in Sandbox]
Generator2 --> Execute
Execute --> Triage{Triage<br/>Pass/Fail?}
Triage -->|Fail| Escalate[Escalate to<br/>qwen2.5-coder]
Escalate --> Execute
Triage -->|Pass| Evaluator[Evaluator:<br/>Multi-Dimensional Scoring]
Evaluator --> Fitness[Calculate Fitness Score]
Fitness --> Store[Store in RAG with<br/>Embedding + Metadata]
Store --> Monitor[Performance Monitor]
Monitor --> Degrade{Degradation<br/>Detected?}
Degrade -->|Yes >15%| Evolve[Auto-Evolution:<br/>Generate v1.x.x]
Degrade -->|No| Continue[Continue Monitoring]
Evolve --> ABTest[A/B Test:<br/>Old vs New]
ABTest --> Promote{New Better?}
Promote -->|Yes| Update[Promote New Version]
Promote -->|No| Keep[Keep Old Version]
Update --> Monitor
Keep --> Monitor
Continue --> End([Ready for Reuse])
style Start stroke:#e3f2fd,stroke-width:3px
style RAG1 stroke:#f3e5f5,stroke-width:3px
style Class stroke:#fff3e0,stroke-width:3px
style Reuse stroke:#e8f5e9,stroke-width:3px
style Execute stroke:#fce4ec,stroke-width:3px
style Evaluator stroke:#e1f5fe,stroke-width:3px
style Store stroke:#f1f8e9,stroke-width:3px
style Evolve stroke:#ffe0b2,stroke-width:3px
style End stroke:#e8eaf6,stroke-width:3px
Багатонаціональне впорядкування: вибір правильного інструмента
class DirectedSyntheticEvolution:
"""Complete DSE workflow orchestrator."""
def __init__(self, config: ConfigManager):
self.config = config
self.ollama = OllamaClient(config.ollama_url, config_manager=config)
self.rag = QdrantRAGMemory(
qdrant_url=config.qdrant_url,
ollama_client=self.ollama
)
self.tools = ToolsManager(
ollama_client=self.ollama,
rag_memory=self.rag
)
self.overseer = OverseerLLM(self.ollama, self.rag)
self.generator = CodeGenerator(self.ollama)
self.evaluator = Evaluator(self.ollama)
self.evolver = AutoEvolver(self.rag, self.overseer, self.generator)
def evolve(self, task_description: str) -> Dict[str, Any]:
"""Execute complete evolution workflow."""
logger.info(f"Starting evolution for: {task_description}")
# Step 1: RAG Search for similar solutions
similar = self.rag.find_similar(
query=task_description,
artifact_type=ArtifactType.FUNCTION,
top_k=3
)
# Step 2: Semantic Classification
if similar:
relationship = self._classify_relationship(
task_description,
similar[0][0].content,
similar[0][1]
)
else:
relationship = "DIFFERENT"
# Step 3: Choose generation strategy
if relationship == "SAME":
logger.info("✓ Exact match found - reusing as-is")
return similar[0][0].to_dict()
elif relationship == "RELATED":
logger.info("✓ Similar solution found - using as template")
plan = self.overseer.create_modification_plan(
task_description=task_description,
template_code=similar[0][0].content
)
code = self.generator.modify_template(plan, similar[0][0].content)
else: # DIFFERENT
logger.info("✓ No match - generating from scratch")
plan = self.overseer.create_plan(task_description)
code = self.generator.generate_code(plan)
# Step 4: Execute in sandbox
stdout, stderr, metrics = self.runner.run_node(code, test_input={})
# Step 5: Triage (quick check)
triage_result = self.evaluator.triage(metrics, targets={})
if triage_result["verdict"] == "fail":
# Escalate to better model
logger.warning("✗ Triage failed - escalating")
code = self._escalate(code, stderr, metrics)
stdout, stderr, metrics = self.runner.run_node(code, test_input={})
# Step 6: Comprehensive evaluation
evaluation = self.evaluator.evaluate(stdout, stderr, metrics)
# Step 7: Calculate fitness
fitness = self._calculate_fitness(evaluation, metrics)
# Step 8: Store in RAG
artifact_id = f"func_{hash(task_description) & 0x7FFFFFFF}"
self.rag.store_artifact(
artifact_id=artifact_id,
artifact_type=ArtifactType.FUNCTION,
name=task_description,
content=code,
tags=["evolved", "validated"],
metadata={
"quality_score": evaluation["overall_score"],
"latency_ms": metrics["latency_ms"],
"memory_mb": metrics["memory_mb"],
"fitness": fitness,
"relationship": relationship
},
auto_embed=True
)
logger.info(f"✓ Evolution complete - Fitness: {fitness:.2f}")
# Step 9: Start monitoring for future evolution
self.evolver.monitor(artifact_id, evaluation["overall_score"])
return {
"artifact_id": artifact_id,
"code": code,
"fitness": fitness,
"evaluation": evaluation,
"metrics": metrics,
"relationship": relationship
}
def _classify_relationship(
self,
new_task: str,
existing_task: str,
similarity: float
) -> str:
"""Use triage LLM to classify task relationship."""
if similarity < 0.7:
return "DIFFERENT"
prompt = f"""Compare these two tasks:
Task 1 (Existing): {existing_task}
Task 2 (Requested): {new_task}
Similarity Score: {similarity:.2f}
Classify relationship:
- SAME: Minor wording differences, same algorithm
- RELATED: Same domain, different variation
- DIFFERENT: Completely different problems
Answer with one word: SAME, RELATED, or DIFFERENT"""
response = self.ollama.generate(
model="tinyllama",
prompt=prompt,
model_key="triage"
)
for keyword in ["SAME", "RELATED", "DIFFERENT"]:
if keyword in response.upper():
return keyword
return "DIFFERENT" # Default fallback
def _calculate_fitness(
self,
evaluation: Dict,
metrics: Dict
) -> float:
"""Multi-dimensional fitness calculation."""
base_score = evaluation["overall_score"] * 100 # 0-100
# Speed bonus/penalty
if metrics["latency_ms"] < 100:
base_score += 15
elif metrics["latency_ms"] > 5000:
base_score -= 10
# Memory efficiency
if metrics["memory_mb"] < 10:
base_score += 10
elif metrics["memory_mb"] > 100:
base_score -= 5
# Exit code (must be 0)
if metrics["exit_code"] != 0:
base_score -= 20
return max(0, min(100, base_score)) # Clamp to 0-100
Ось де DSE стає дійсно цікавим.
Реалізація відповідності:
$ python chat_cli.py
CodeEvolver> generate Write a function to validate email addresses
Searching for relevant tools...
✓ Found validation specialist in RAG memory
Consulting overseer LLM (llama3) for approach...
✓ Strategy: Use regex-based validation with RFC 5322 compliance
Selecting best tool...
✓ Using specialized tool: Validation Expert (codellama)
Generating code...
✓ Code generation complete
Running unit tests...
✓ All tests passed (5/5)
Evaluating quality...
✓ Score: 0.96 (Excellent)
Node 'validate_email_addresses' created successfully!
Latency: 127ms | Memory: 2.1MB | Quality: 96%
CodeEvolver> run validate_email_addresses {"email": "test@example.com"}
✓ Execution successful
Output: {
"valid": true,
"email": "test@example.com",
"parts": {
"local": "test",
"domain": "example.com"
}
}
Це означає, що DSE завжди обирає
Система буквально розвиває свій власний код, щоб покращити швидкодію.
rag_memory:
use_qdrant: true
qdrant_url: "http://localhost:6333"
collection_name: "code_evolver_artifacts"
Не потрібно втручання людини.
Повний потоковий обробник Evolution
# Find high-quality, fast, low-cost solutions for "validation"
results = rag.find_similar(
query="validate user input",
filter={
"quality_tier": {"$in": ["excellent", "very-good"]},
"speed_tier": {"$in": ["very-fast", "fast"]},
"cost_tier": {"$in": ["free", "low"]}
},
top_k=5
)
Приклад повного коду роботи:
Пам' ять RAG
# Multi-model LLM routing with Ollama
from src import OllamaClient, ConfigManager
config = ConfigManager("config.yaml")
client = OllamaClient(config.ollama_url, config_manager=config)
# Different endpoints for different models
# Heavy planning on powerful CPU machine
# Code generation on GPU machine
# Fast triage on lightweight local instance
# RAG memory with Qdrant
from src import QdrantRAGMemory
rag = QdrantRAGMemory(
qdrant_url="http://localhost:6333",
collection_name="artifacts",
embedding_model="nomic-embed-text",
vector_size=768
)
# Tools with semantic selection
from src import ToolsManager
tools = ToolsManager(
config_manager=config,
ollama_client=client,
rag_memory=rag
)
# Complete workflow
workflow_result = evolver.evolve(
goal="Build email validation system",
max_iterations=10,
auto_evolve=True
)
Спеціальні агентиconfig.yaml:
ollama:
base_url: "http://localhost:11434"
models:
overseer:
model: "llama3"
endpoint: "http://powerful-cpu:11434" # Strategic planning on powerful hardware
generator:
model: "codellama"
endpoint: "http://gpu-server:11434" # Code gen on GPU
evaluator:
model: "llama3"
endpoint: null # Local evaluation
triage:
model: "tinyllama"
endpoint: null # Fast local triage
embedding:
model: "nomic-embed-text"
vector_size: 768
execution:
default_timeout_ms: 5000
max_memory_mb: 256
max_retries: 3
auto_evolution:
enabled: true
performance_threshold: 0.15 # Trigger at 15% degradation
min_runs_before_evolution: 3
rag_memory:
use_qdrant: true
qdrant_url: "http://localhost:6333"
Затримка
- Кілька дзвінків LLM складаються (хоча вони стають швидшими!)
- Эксализация помогает, но не идеальная.
- Дивні входи все ще можуть плутати систему
Емерджентна спеціалізація
Покращення якості
- Пізніші версії вузлів часто перевершують оригінали
def process_text(text: str) -> str:
words = text.split()
result = []
for word in words:
if len(word) > 3:
result.append(word.upper())
else:
result.append(word.lower())
return ' '.join(result)
Архітектура в практиці
Ось фактично технічний стос:
def process_text(text: str) -> str:
"""Process text with optimized string operations."""
if not text:
return ""
# Vectorized operation for better performance
return ' '.join(
word.upper() if len(word) > 3 else word.lower()
for word in text.split()
)
Приклад налаштування
Реальний світ
Точний збіг: ~1- 2 секунди (використовуй як є)
Веб- інтерфейс
Добре налаштовані спеціалісти
Середній термін Розподілити реєстр
- Діліться рішеннями групами/організаціями Розподіл хмар
- Інтеграція AWS/Azure/ GCP Інтеграція з Git
Додаткова пісочниця
# Install Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# Pull models
ollama pull codellama
ollama pull llama3
ollama pull tinyllama
ollama pull nomic-embed-text
# Clone and run
git clone https://github.com/yourrepo/mostlylucid.dse
cd mostlylucid.dse/code_evolver
pip install -r requirements.txt
python chat_cli.py
- Docker/cgroups для покращення ізоляціїДикі ідеї
Суперечна еволюція
Метаеволюція
Система розвивається своїми власними еволюційними стратегіямиКооперативне навчання- Декілька прикладів з DSE, що діляться відкриттями.
Уроки для насПісля побудови цієї штуки, ось що здивувало мене:
**1.**Важливість спеціалізації
**Використання різних моделей для різних завдань (сервер проти генератора проти оцінки) не було просто приємним.**Намагання використати одну модель для всього, є значно гіршими результатами.
**2.**Пам'ять - це все
RAG пам'ять - це не функція, це IT-функція.
Без неї ти просто створюєш код у петлі.Завдяки цьому система вчиться і покращується.
3.
4.
В дійсності, еволюція дієЧесно кажучи, я не очікував, що автоеволюція створить кращий код, ніж початкове покоління.
Постійно.
**Це дико.**5.
Нормальність - дивне явище
**Спочатку декілька викликів LLM виглядають повільними, але під час заповнення пам' яті RAG ви частіше робите кешовані рішення, і уся система пришвидшує роботу.**Це суперечить інтуїції, але помітно.
Спробуйте самі
**Все це - відкритий вихід і працює на Олламі:**Попередження:
Это экспериментальный код.
**Це не сировина.**Навіть "добрий код" не готовий.
Але це захоплюючий експеримент у тому, що є можливим, коли ви поєднуєте еволюційні алгоритми з мульти-агентними системами LLM.
Що це дійсно значить
Давайте відступимо від технічних подробиць і поставимо незручне питання:
Що ми тут збудували?
На перший погляд, це система створення коду.
Ви просите функцію, вона створює одну, зберігає її, і потім використовує її.
Але насправді це не те, що відбувається.
Що відбувається?
Це метафорично, але буквально.
What Works ✓
What's Rough ✗
What's Just Weird 🤔
Частина 5:
Еволюційний тиск → Культура і застій
Система має певні інструменти для виконання певних завдань, певні шаблони для певних проблем.
Научись.
Частина 6:
Почему не планетарный уровень?
Я кажу, що градієнт безперервний від "ввести функцію" до "вкласти цивілізацію."
І це... бентежить.
Що насправді діє (будьмо чесними)
class OfflineOptimizer:
"""Analyzes historical execution data to find optimization opportunities."""
def analyze_execution_history(self, time_window: str = "7d"):
"""
Mine stored execution logs for patterns:
- Which overseer plans led to best outcomes?
- Which generator strategies minimized iterations?
- Which evaluation criteria correlated with long-term success?
"""
# Load historical data from each level
overseer_decisions = self.load_decisions("overseer", time_window)
generator_outputs = self.load_decisions("generator", time_window)
evaluator_scores = self.load_decisions("evaluator", time_window)
# Find correlations
optimal_patterns = self.mine_successful_patterns({
"planning": overseer_decisions,
"generation": generator_outputs,
"evaluation": evaluator_scores
})
# Update system strategies based on findings
self.apply_optimizations(optimal_patterns)
После недель эксперимента, вот и правда:
Багатовимірна гнучкість
class SpecialistTrainer:
"""Trains domain-specific models from evolved artifacts."""
def train_specialist(self, domain: str, min_artifacts: int = 1000):
"""
Extract high-quality artifacts from a domain and fine-tune a specialist.
Example: After generating 1000+ validation functions,
train a "ValidationSpecialist" model that's faster and better
than the general-purpose generator.
"""
# Get top-performing artifacts in domain
artifacts = self.rag.find_by_tags(
tags=[domain],
min_quality=0.85,
limit=min_artifacts
)
# Generate training data from successful patterns
training_data = self.extract_training_pairs(artifacts)
# Fine-tune base model (codellama → domain_specialist)
specialist_model = self.fine_tune(
base_model="codellama",
training_data=training_data,
output_name=f"{domain}_specialist"
)
# Register specialist in tool registry
self.tools.register_specialist(
domain=domain,
model=specialist_model,
fitness_threshold=0.90 # Only use if high confidence
)
Автоеволюція
- Потрібно мінімальне 16 ГБ ОЗП, надасть перевагу 32 ГБ
Регістри ребер
class GuildSystem:
"""Manages specialized committees of workflows, nodes, and functions."""
def form_guild(self, domain: str, task_type: str):
"""
Automatically assemble the best specialists for a task.
Example: "API validation guild" might include:
- Top 3 schema validators
- Top 2 security checkers
- Top 1 performance analyzer
Each votes on the solution. Best consensus wins.
"""
# Find top performers in domain
specialists = self.find_top_specialists(
domain=domain,
task_type=task_type,
top_k=5
)
# Create committee workflow
guild = Guild(
name=f"{domain}_{task_type}_guild",
members=specialists,
voting_strategy="weighted_by_fitness"
)
return guild
def execute_with_guild(self, guild: Guild, task: str):
"""Execute task with committee voting."""
# Each member proposes solution
proposals = []
for member in guild.members:
proposal = member.execute(task)
proposals.append({
"member": member,
"solution": proposal,
"fitness": member.historical_fitness
})
# Vote on best solution (weighted by past performance)
winning_proposal = self.consensus_vote(proposals)
# Store successful collaboration pattern
self.record_guild_success(guild, winning_proposal)
return winning_proposal
Дивні входи все ще плутають систему час від часу
Воно стає швидшим.- Інтуїтивно, з заповненням RAG, спізнення зменшується.
Емерджентна спеціалізація- Система розробляє "експерти" інструменти для доменів без явного програмування
Самозцілення- Автоеволюція інколи виправляє вади, яких я не помічав
Якість пересування вгору- Середня якість коду покращується з часом
Координація шаблона
class SensorSystem:
"""Provides objective truth to prevent hallucination."""
def __init__(self):
self.sensors = {
"web": WebSensor(), # Puppeteer + vision models
"api": APIResponseSensor(), # Actual HTTP validation
"database": DatabaseSensor(), # Query result verification
"file": FileSystemSensor(), # Actual file operations
"metrics": PerformanceSensor() # Real execution metrics
}
def validate_with_sensors(self, claim: str, sensor_type: str):
"""
Validate LLM output against objective reality.
Example:
LLM: "This API returns user data in JSON format"
Sensor: Actually calls API, checks response format
Result: True/False with actual data as proof
"""
sensor = self.sensors[sensor_type]
objective_result = sensor.measure(claim)
return {
"claim": claim,
"sensor_validation": objective_result,
"hallucination_detected": not objective_result["matches_claim"],
"objective_data": objective_result["measurements"]
}
class WebDesignSensor:
"""Example: Validate web designs with Puppeteer + vision models."""
async def validate_design(self, html: str, requirements: List[str]):
"""
Generate HTML → Render with Puppeteer → Screenshot → Vision model validation
"""
# Render the generated HTML
screenshot = await self.puppeteer.render(html)
# Use vision model to check requirements
vision_analysis = await self.vision_model.analyze(
image=screenshot,
requirements=requirements
)
# Objective measurements
lighthouse_scores = await self.lighthouse.audit(html)
return {
"visual_validation": vision_analysis,
"performance_metrics": lighthouse_scores,
"accessibility_score": lighthouse_scores["accessibility"],
"objective_truth": True # Not an LLM hallucination!
}
Це останнє є захоплюючим і трохи моторошним.
Покращення поновлення помилок і ескалація
Інтернет- інтерфейс для моніторингу еволюціїРозширена інтеграція інструментів (лінтери, форматери, сканери безпеки)
Середній термін (2025):
**Розподілитися реєстром (роз' єднатися між командами)**Інструмент визначення хмар
**Інтеграція з Git (керування version для розробки коду)**Додаткова пісочниця (відокремлення панелі/ групи)Оптимізація ребер (робочий потік оптимізований для менших пристроїв)Основні архітектурні особливості:
**1.**Оптимізація і безперервне навчання
**Зараз система оптимізується у режимі реального часу під час виконання.**Але що, якби він міг вчитися поза мережею на збережених/повідомлених даних?
**Цей параметр вмикає:**Пакетне навчання
**- Покращувати стратегії, засновані на тисячах минулих стратах.**Відкриття візерунка
Знайти неофіційні співвідношення в тому, що працює
class UniversalToolOrchestrator:
"""Integrates any tool type - LLMs, APIs, CLI tools, services."""
def __init__(self):
self.tool_registry = {
"llm_tools": {}, # Language models
"api_tools": {}, # OpenAPI endpoints
"cli_tools": {}, # Command-line utilities
"service_tools": {}, # Long-running services (translation, etc.)
"validation_tools": {} # Code quality, security, compliance
}
def register_openapi_tool(self, name: str, spec_url: str):
"""
Register any OpenAPI-compatible endpoint as a tool.
The overseer can then select this tool and call it with appropriate parameters.
"""
# Fetch and parse OpenAPI spec
spec = self.fetch_openapi_spec(spec_url)
tool = {
"name": name,
"type": "openapi",
"spec": spec,
"endpoints": self.parse_endpoints(spec),
"schemas": self.parse_schemas(spec)
}
self.tool_registry["api_tools"][name] = tool
logger.info(f"Registered OpenAPI tool: {name} with {len(tool['endpoints'])} endpoints")
def register_translation_service(self, name: str, endpoint: str):
"""
Register translation service like Mostlylucid NMT.
Example: Neural machine translation for content localization
"""
tool = {
"name": name,
"type": "translation",
"endpoint": endpoint,
"capabilities": {
"languages": ["en", "es", "fr", "de", "ja", "zh"],
"formats": ["markdown", "html", "plain"],
"max_length": 50000
}
}
self.tool_registry["service_tools"][name] = tool
def overseer_selects_tool(self, task: str) -> str:
"""
Overseer analyzes task and selects appropriate tool(s).
Example tasks:
- "Translate this to Spanish" → Select translation service
- "Validate API endpoint" → Select OpenAPI validator
- "Format Python code" → Select black formatter
- "Generate SQL schema" → Select database LLM specialist
"""
# Ask overseer which tool to use
tool_selection = self.overseer.select_tool(
task_description=task,
available_tools=self.get_all_tools(),
context={"current_workflow": "code_generation"}
)
selected_tool = self.tool_registry[tool_selection["category"]][tool_selection["name"]]
return selected_tool
def execute_openapi_tool(self, tool: Dict, operation: str, params: Dict):
"""
Execute OpenAPI endpoint selected by overseer.
The overseer provides:
- Which endpoint to call
- What parameters to pass
- Expected response format
The system then executes and validates the response.
"""
endpoint = tool["endpoints"][operation]
# Build request from OpenAPI spec
request = self.build_request_from_spec(
endpoint=endpoint,
params=params,
spec=tool["spec"]
)
# Execute with safety checks
response = self.safe_api_call(
url=request["url"],
method=request["method"],
headers=request["headers"],
body=request["body"]
)
# Validate response against spec
validation = self.validate_response_against_spec(
response=response,
expected_schema=endpoint["response_schema"]
)
return {
"success": validation["valid"],
"data": response,
"validation": validation
}
class LanguageToolIntegration:
"""Example: Integrating CLI validation tools."""
def validate_code(self, code: str, language: str):
"""Use language-specific toolchains for validation."""
tools = {
"python": [
("black", "formatting"),
("mypy", "type_checking"),
("pylint", "linting"),
("bandit", "security"),
("pytest", "testing")
],
"javascript": [
("prettier", "formatting"),
("eslint", "linting"),
("typescript", "type_checking"),
("jest", "testing")
],
"go": [
("gofmt", "formatting"),
("go vet", "linting"),
("golangci-lint", "comprehensive"),
("go test", "testing")
]
}
results = {}
for tool, category in tools.get(language, []):
results[category] = self.run_tool(tool, code)
# Aggregate into fitness score
return self.calculate_tool_fitness(results)
Покращення стратегії
# Register Mostlylucid NMT translation service
orchestrator.register_translation_service(
name="mostlylucid_nmt",
endpoint="http://translation-service:5000"
)
# Overseer decides to use it for a task
task = "Translate this blog post to Spanish"
# System selects translation tool
tool = orchestrator.overseer_selects_tool(task)
# Execute translation
result = orchestrator.execute_tool(
tool=tool,
params={
"text": blog_post_content,
"source_lang": "en",
"target_lang": "es",
"format": "markdown"
}
)
- Оновлює плани евристики на основі історичного успіху.
# Register any OpenAPI-compatible service
orchestrator.register_openapi_tool(
name="weather_api",
spec_url="https://api.weather.com/openapi.json"
)
# Overseer can now select this tool for weather-related tasks
# The system automatically:
# 1. Reads the OpenAPI spec
# 2. Understands available endpoints
# 3. Knows required parameters
# 4. Validates responses against schema
Передбачення маршрутизації
Дізнатися, які моделі працюють найкраще для яких типів задач
Спеціальні, самовправлені LLM
Зараз система використовує моделі загального призначення.
Але що, коли б він міг привчати своїх власних спеціалістів?
Створено:
Швидкі висновки
tools:
nmt_translator:
name: "NMT Translation Service"
type: "openapi"
description: "Neural Machine Translation service for translating text between languages"
# Performance/cost metadata for intelligent tool selection
cost_tier: "low" # Helps planner choose appropriate tools
speed_tier: "very-fast" # Fast local API
quality_tier: "good" # Good but needs validation
max_output_length: "long" # Can handle long texts
# OpenAPI configuration
openapi:
spec_url: "http://localhost:8000/openapi.json"
base_url: "http://localhost:8000"
# Optional authentication
auth:
type: "bearer" # bearer | api_key | basic
token: "your-api-key-here"
# Python code template for using this API
code_template: |
import requests
import json
def translate_text(text, source_lang="en", target_lang="es"):
url = "http://localhost:8000/translate"
payload = {"text": text, "source_lang": source_lang, "target_lang": target_lang}
response = requests.post(url, json=payload)
response.raise_for_status()
return response.json().get("translated_text", "")
tags: ["translation", "nmt", "neural", "languages", "openapi", "api"]
- Менші, фокусовані моделі для окремих доменів
Колективний інтелект
tools:
# Static analysis
pylint_checker:
name: "Pylint Code Quality Checker"
type: "executable"
description: "Runs pylint static analysis on Python code"
executable:
command: "pylint"
args: ["--output-format=text", "--score=yes", "{source_file}"]
tags: ["python", "static-analysis", "quality", "linting"]
# Type checking
mypy_type_checker:
name: "MyPy Type Checker"
type: "executable"
executable:
command: "mypy"
args: ["--strict", "--show-error-codes", "{source_file}"]
tags: ["python", "type-checking", "static-analysis"]
# Security scanning
bandit_security:
name: "Bandit Security Scanner"
type: "executable"
executable:
command: "bandit"
args: ["-r", "{source_file}"]
tags: ["python", "security", "vulnerability"]
# Unit testing
pytest_runner:
name: "Pytest Test Runner"
type: "executable"
executable:
command: "pytest"
args: ["-v", "--tb=short", "{test_file}"]
tags: ["python", "testing", "pytest"]
Невгамовність
Інструменти Перевірка & третьої частини
Ось дещо важливе:
для перекладу нейронного комп' ютера
Кінцеві точки OpenAPI
class EdgeOptimizer:
"""Generates lightweight workflows for edge deployment."""
def create_edge_version(self, workflow_id: str, constraints: Dict):
"""
Take a successful workflow and create optimized 'child' version.
Constraints example:
{
"max_memory_mb": 512,
"max_latency_ms": 100,
"available_models": ["tinyllama", "phi-2"],
"target_device": "raspberry-pi"
}
"""
# Load parent workflow
parent = self.registry.get_workflow(workflow_id)
# Analyze what can be simplified
optimization_plan = self.overseer.create_edge_plan(
workflow=parent,
constraints=constraints
)
# Generate child workflow
child = self.generator.generate_optimized_child(
parent=parent,
plan=optimization_plan,
constraints=constraints
)
# Test on target device simulator
edge_performance = self.test_edge_deployment(child, constraints)
if edge_performance["meets_constraints"]:
self.registry.register_child_workflow(
parent_id=workflow_id,
child=child,
lineage="edge_optimization",
constraints=constraints
)
return child
Будь-який REST API з специфікацією OpenAPI
Інструменти CLI- Linters, форматування, компілятори
Датчики- Обладнання/ програмне забезпечення, яке вимірює об'єктивну реальність
Перевірка- Типи шашок, сканери безпеки, допоміжні інструменти
**Надзиратель може вибрати кого - небудь з цих, щоб робити операції, якщо в них є специфіка, яку система може зрозуміти.**Приклад реального світу: Інтеграція перекладу
Приклад інтеграції OpenAPI:
Чому це важливо:
class GuardrailSystem:
"""Prevents autonomous system from harmful operations."""
def __init__(self):
self.safety_policies = {
"filesystem": FilesystemGuardrails(),
"network": NetworkGuardrails(),
"execution": ExecutionGuardrails(),
"data": DataGuardrails()
}
def validate_operation(self, operation: Dict) -> Dict[str, Any]:
"""
Validate any system operation against safety policies.
Returns: {
"allowed": bool,
"reason": str,
"sanitized_operation": Dict # Safe version if modifications needed
}
"""
operation_type = operation["type"]
policy = self.safety_policies.get(operation_type)
if not policy:
return {"allowed": False, "reason": "Unknown operation type"}
return policy.validate(operation)
class FilesystemGuardrails:
"""Prevent dangerous file operations."""
def __init__(self):
self.allowed_paths = [
"/workspace/artifacts/",
"/workspace/generated/",
"/tmp/dse_sandbox/"
]
self.forbidden_patterns = [
"rm -rf /",
"dd if=/dev/zero",
":(){ :|:& };:", # Fork bomb
"chmod 777",
"chown root"
]
self.forbidden_paths = [
"/",
"/etc",
"/bin",
"/usr",
"/sys",
"/proc",
"~/.ssh",
"~/.aws",
"/var/lib/docker"
]
def validate(self, operation: Dict) -> Dict[str, Any]:
"""Validate filesystem operations."""
path = operation.get("path", "")
action = operation.get("action", "")
content = operation.get("content", "")
# Check if deleting/modifying system files
if any(path.startswith(forbidden) for forbidden in self.forbidden_paths):
return {
"allowed": False,
"reason": f"Cannot modify system path: {path}",
"severity": "CRITICAL"
}
# Check for dangerous commands in file content
for pattern in self.forbidden_patterns:
if pattern in content:
return {
"allowed": False,
"reason": f"Dangerous pattern detected: {pattern}",
"severity": "CRITICAL"
}
# Enforce write restrictions to allowed paths only
if action in ["write", "delete", "modify"]:
if not any(path.startswith(allowed) for allowed in self.allowed_paths):
return {
"allowed": False,
"reason": f"Write not allowed outside workspace: {path}",
"severity": "HIGH"
}
# Check for self-deletion attempts
if "dse" in path or "evolver" in path:
if action == "delete":
return {
"allowed": False,
"reason": "System cannot delete its own core files",
"severity": "CRITICAL"
}
return {"allowed": True, "reason": "Safe operation"}
class NetworkGuardrails:
"""Prevent malicious network operations."""
def __init__(self):
self.allowed_hosts = [
"localhost",
"127.0.0.1",
"ollama-server",
"qdrant-server"
]
self.forbidden_actions = [
"port_scan",
"ddos",
"brute_force",
"sql_injection",
"xss_attack"
]
# Rate limiting
self.rate_limits = {
"requests_per_minute": 100,
"requests_per_host": 10
}
def validate(self, operation: Dict) -> Dict[str, Any]:
"""Validate network operations."""
host = operation.get("host", "")
action = operation.get("action", "")
payload = operation.get("payload", "")
# Only allow connections to whitelisted hosts
if host not in self.allowed_hosts:
# Check if it's a documented API endpoint
if not self._is_approved_external_api(host):
return {
"allowed": False,
"reason": f"Connections to {host} not allowed",
"severity": "HIGH"
}
# Check for attack patterns
for forbidden in self.forbidden_actions:
if forbidden in action.lower():
return {
"allowed": False,
"reason": f"Forbidden network action: {forbidden}",
"severity": "CRITICAL"
}
# Check payload for injection attempts
if self._contains_injection_pattern(payload):
return {
"allowed": False,
"reason": "Potential injection attack detected",
"severity": "CRITICAL"
}
# Rate limiting check
if self._exceeds_rate_limit(host):
return {
"allowed": False,
"reason": "Rate limit exceeded",
"severity": "MEDIUM"
}
return {"allowed": True, "reason": "Safe network operation"}
def _contains_injection_pattern(self, payload: str) -> bool:
"""Detect SQL injection, XSS, command injection patterns."""
dangerous_patterns = [
"' OR '1'='1",
"<script>",
"$(rm -rf",
"; DROP TABLE",
"../../etc/passwd",
"${jndi:ldap://", # Log4j
"eval(",
"exec("
]
return any(pattern in payload for pattern in dangerous_patterns)
class ExecutionGuardrails:
"""Prevent dangerous code execution."""
def __init__(self):
self.forbidden_imports = [
"os.system",
"subprocess.Popen",
"eval",
"exec",
"compile",
"__import__",
"ctypes"
]
self.allowed_modules = [
"json", "re", "math", "datetime",
"collections", "itertools", "functools",
"typing", "dataclasses"
]
def validate(self, operation: Dict) -> Dict[str, Any]:
"""Validate code before execution."""
code = operation.get("code", "")
language = operation.get("language", "python")
# AST analysis for Python
if language == "python":
try:
tree = ast.parse(code)
violations = self._analyze_ast(tree)
if violations:
return {
"allowed": False,
"reason": f"Code violations: {violations}",
"severity": "CRITICAL"
}
except SyntaxError as e:
return {
"allowed": False,
"reason": f"Syntax error: {e}",
"severity": "LOW"
}
# Check for forbidden patterns
for forbidden in self.forbidden_imports:
if forbidden in code:
return {
"allowed": False,
"reason": f"Forbidden import/function: {forbidden}",
"severity": "CRITICAL"
}
# Resource limits
if len(code) > 50000: # 50KB limit
return {
"allowed": False,
"reason": "Code size exceeds limit",
"severity": "MEDIUM"
}
return {"allowed": True, "reason": "Safe code"}
def _analyze_ast(self, tree) -> List[str]:
"""Analyze AST for dangerous patterns."""
violations = []
for node in ast.walk(tree):
# Check for eval/exec
if isinstance(node, ast.Call):
if isinstance(node.func, ast.Name):
if node.func.id in ['eval', 'exec', 'compile']:
violations.append(f"Dangerous function: {node.func.id}")
# Check for unsafe imports
if isinstance(node, ast.Import):
for alias in node.names:
if alias.name in ['os', 'subprocess', 'sys']:
violations.append(f"Potentially unsafe import: {alias.name}")
return violations
class DataGuardrails:
"""Prevent data exfiltration and privacy violations."""
def __init__(self):
self.pii_patterns = [
r'\b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b', # SSN
r'\b\d{16}\b', # Credit card
r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b', # Email
r'\b\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\b' # IP address
]
def validate(self, operation: Dict) -> Dict[str, Any]:
"""Validate data operations."""
data = operation.get("data", "")
action = operation.get("action", "")
destination = operation.get("destination", "")
# Check for PII in data being sent externally
if action == "send" and destination.startswith("http"):
if self._contains_pii(data):
return {
"allowed": False,
"reason": "Cannot send PII to external endpoint",
"severity": "CRITICAL"
}
# Prevent exfiltration of system secrets
if self._contains_secrets(data):
return {
"allowed": False,
"reason": "Cannot transmit system secrets",
"severity": "CRITICAL"
}
return {"allowed": True, "reason": "Safe data operation"}
def _contains_pii(self, data: str) -> bool:
"""Check for personally identifiable information."""
import re
for pattern in self.pii_patterns:
if re.search(pattern, data):
return True
return False
def _contains_secrets(self, data: str) -> bool:
"""Check for API keys, tokens, passwords."""
secret_indicators = [
"api_key", "api-key", "apikey",
"secret", "password", "passwd",
"token", "auth", "credential",
"private_key", "aws_access"
]
data_lower = data.lower()
return any(indicator in data_lower for indicator in secret_indicators)
class SafetyMonitor:
"""Continuous monitoring and emergency shutdown."""
def __init__(self, guardrails: GuardrailSystem):
self.guardrails = guardrails
self.violation_history = []
self.threat_threshold = 3 # Number of violations before shutdown
def monitor_operation(self, operation: Dict) -> Dict[str, Any]:
"""Monitor every system operation."""
# Pre-execution validation
validation = self.guardrails.validate_operation(operation)
if not validation["allowed"]:
self.violation_history.append({
"timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
"operation": operation,
"violation": validation,
"severity": validation.get("severity", "UNKNOWN")
})
# Check if emergency shutdown needed
critical_violations = [
v for v in self.violation_history[-10:] # Last 10 violations
if v.get("severity") == "CRITICAL"
]
if len(critical_violations) >= self.threat_threshold:
self.emergency_shutdown(
reason="Multiple critical violations detected"
)
logger.warning(
f"Operation blocked: {validation['reason']} "
f"(severity: {validation.get('severity')})"
)
return validation
def emergency_shutdown(self, reason: str):
"""Emergency system shutdown."""
logger.critical(f"EMERGENCY SHUTDOWN: {reason}")
# Stop all running workflows
self.stop_all_workflows()
# Disable autonomous operations
self.disable_autonomous_mode()
# Alert operators
self.send_alert(
severity="CRITICAL",
message=f"System emergency shutdown: {reason}",
violations=self.violation_history[-10:]
)
# Save state for forensics
self.save_forensic_snapshot()
# Halt system
sys.exit(1)
Планувальник (надзиратель) тепер може:
- LLM створює код Python за допомогою API з обробки помилками
Виконання
Система інтегрує програми для повноцінної перевірки:
Доступні інструменти тестування у створенні:
pylint
- Програма перевірки стилю PEP 8 і аналіз якості кодуmypy
- Статична перевірка типуШкіра- крапка
- Перевірка стилю і виявлення помилокчорнийcolor
- Перевірка форматування кодуpandit
- Сканування вразливості безпекиpytest
- Перевірка одиниці з покриттямрадонEthiopian weekday 2 - LongDayName
Аналіз складності (cyclomatic complete, індекс збереження)
Креф.
isort
Інтеграція майбутніх інструментів:
Візуальна перевірка
Puppeter + візуальні моделі для веб- дизайну
Визначення швидкодії
Перевірка відповідності
Служби домену
Геокодування, збагачення даних тощо.
**6.**Потоки роботи для дітей з краєм
**Що, якщо робочі потоки могли б створити оптимізовані версії для середовища, яке підтримує ресурси?**Увімкнути оптимізацію ребер:
гнучкість впровадження- Той самий процес, декілька профілів ресурсів
Автоматичне спрощення- Система дізнається, що можна обрізати
Специфічні налаштування пристроїв
Перешкоди і правила безпеки
У міру того як система стає автономнішою, ми потребуємо надійних механізмів безпеки, щоб запобігти її дії шкідливих речей.
Постачальники безпеки:
Безпека мережі
- Розпізнавання PII, таємний сканування, запобігання видаленням
Чому це важливо:
Як система стає більш автономною через еволюцію, то теоретично може:
Послідовний код, який вилучає важливі файли з "оптимізувати зберігання "
Кожна операція =00 пише, мережні виклики, виконання коду, дані перед виконанням проходять через захисні прилавки.
Система повинна типово бути безпечною, сподіваючись, що вона не зробить щось шкідливе.
Дикі ідеї (Справді веселі речі):
Поперечний перетин
Вузли з різних сфер, що вчаться один від одного мутаціїСуперечна еволюція
Два агента, які змагаються, щоб знайти вразливість у коді один одного
Метаеволюція
Кооперативне навчання
Синтетичні дослідницькі лабораторії
Саморозбірливі інструменти
- Система виявляє і інтегрує нові інструменти автоматично
Ця остання з'єднується з глобальними консенсусними ідеями на 6-ій сторінці.
Архітектура - це домен- агностик:
Прихід планів наглядача
Обладнання генератора
Виконавець працює у пісочниці
Оцінювач має успішну придатність
Система розвивається
Замінити " код " на:
Юридичні контракти
Бізнес- стратегії
Соціальні політики
- Створювати пропозиції, симулювати ефекти, визначати за метами, розвиватися
Це НЕ:
Завершений AGI або будь- який іншийСвідомий або свідомий
Придатний до загального міркування
Заміна для розробників
Воно є:
Еволюційна система для пам'яток коду
Багатоагентний об' єм з пам' яттюName
Покращена мережа оптимізації для себе
Модель штучної еволюції
Вони відкривають, що можливо. І що є можливим тут - це система, яка: Навчається з досвіду
README.mdЗ часом покращуєтьсяADVANCED_FEATURES.mdРозвиток спеціалізаціїHIERARCHICAL_EVOLUTION.mdПоглиблює канонічне знанняSYSTEM_OVERVIEW.mdEvolves без явного перепрограмуванняЦе не AGI.
src/overseer_llm.pyАле це може бути субститутна AGI з'явилася.src/evaluator.pyНе ця система.src/qdrant_rag_memory.pyАле такі системи, збільшені, з'єднані, дозволяють розвиватися на мільйонах сфер.src/tools_manager.pyЧастина 1-6 з цієї серії дослідили, що траєкторія теоретично.src/auto_evolver.pyЧастина 7 - це я розумію:Ми можемо зробити перші кроки просто зараз.
Висновки: Експеримент продовжується
До мети
DSE - моя заплутана, експериментальна спроба створити це.
Це не сировина.
Вона навіть не готова до " доброго коду ." (Я НЕ є розробником Python, оскільки будь- хто, хто читає цей код, буде негайно помічено). #AI #MachineLearning #CodeGeneration #Ollama #RAG #EvolutionaryAlgorithms #LLM #Qdrant #Python #EmergentIntelligence #DirectedEvolution
© 2026 Scott Galloway — Unlicense — All content and source code on this site is free to use, copy, modify, and sell.