Intelligence sémantique: Partie M SK1 - La réalité! Expérimentation avec l'évolution synthétique dirigée
Quand la théorie rencontre la réalité et le code commence à évoluer lui-même
Note: Inspiré par l’idée d’extensions à la plupartlucid.mockllmapi et du matériel pour le (never to be released but I like to think about it.
Note: Il s’agit de la mise en œuvre pratique des concepts étudiés dans les parties 1-6. Le code est réel , fonctionne localement sur Ollama, et évolue véritablementM SK3 IlMSC4 est aussi profondément expérimentalMNK5 un peu fouMRK6 et certainement MNK7vibeMEK8 codéMGK9 VousMZK10 avez été avertisMMK11
De la théorie à la pratique: Je l'ai fait en réalité
Après six parties de théorisation sur l’intelligence émergente, ,, multi--, systèmes d’agents ,, consensus mondial , et planétaire -, cognition à grande échelle ,, j’ai réalisé
J’ai procrastiné.
Il est facile de s’interroger sur les guildes synthétiques et l’évolution de l’intelligence.
J’ai donc cessé de parler et commencé à coder.
Ce qui s’est produit, c’est quelque chose que j’appelle Évolution synthétique dirigée (DSE)—a selfM SK1assembling, self -optimisation du flux de travail à l'aide d'un système multiménéficielMST4levelM ST5multimÉnà ̈treM st6agent LLMM SST7système dynamique activitéMSST8
Ou quelque chose de ce genre.
Le niveau de l’élévateur: Que se passerait-il si, au lieu d’générer un code une fois et espérer qu’il fonctionne , nous créations un système où le code L’évolution continue de l’environnement par la planification, la mise en œuvre, l’évaluation et la mutation. Que se passerait-il si nous pouvions enseigner un système à tirer parti de ses erreurs, à réutiliser les modèles retenus et à devenir plus intelligent au fil du temps?
Avertissement de l'évacuateur: En fait, il fonctionne quelque peu. Et c’est étrange et fascinant et parfois terrifiant.
Let's dive in.
Encore une fois: C'est un EXPERIMENT il ' n'est pas si stable et pas ATTÉRIEU vite. Mais cela fait ce qu’il dit sur le numéro de téléphone.. C'est vraiment le cas. maintenant faire toutes les opérations juste ne pas SELL encore.
Le problème dont nous ne parlons pas
Voici comment fonctionne aujourd’hui la plupart des méthodes de production de code fondées sur le LLM-.
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*
Nous l’avons normalisé. Nous traitons les LLM comme des stagiaires brillants mais oubliés qui ont besoin de surveillance constante.
Le problème n’est pas que les LLM puissent écrire le code, mais qu’ils le peuvent absolument et souvent assez bien.
Le problème est le amnésie.
Toutes les demandes commencent à zéro. Il n’y a pas de mémoire des réussites passées . Aucune apprentissage des échecs. Aucun amélioration systématiqueM SK4
C’est comme avoir un développeur qui apparaît tous les jours sans se souvenir de l’hier.
Les questions sont fondamentales:
- Un-génération de shot - Aucune répétition , aucun raffinage M SK2 aucune seconde chance
- Aucune mémoire - Des tâches similaires régénérées de zéro chaque fois
- Aucune rétroaction de qualité - Code fonctionne ou ne fonctionne pas
- Aucune évolution - Yesterday 's perfect solution forgotten tomorrow
- Aucun apprentissage - Les mêmes erreurs répétées sans cesse dans des problèmes similaires
Nous avons besoin d’une chose fondamentalement différente.
Ce n’est pas seulement des prompts meilleurs. Ce ne sont pas seulement les modèles plus gros.
Un système qui apprend en fait, se souvient et améliore
C’est ce que la DSE essaie d’être.
Inscrire l'évolution synthétique dirigée
L’évolution synthétique dirigée emprunte des concepts d’algorithmes évolutifs mais les applique à la production de code. Là'est le flux de travail principalM SK2
[1. PLAN] → [2. GENERATE] → [3. EXECUTE] → [4. EVALUATE] → [5. EVOLVE]
↑ ↓
└────────────────────── [6. LEARN] ←─────────────────────────┘
Mais ici, ', c’est là où il devient intéressant. agents spécialisés, chacune avec un rôle spécifiqueM SK1
L’architecture multi-Agent
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
Responsabilités des agents:
Surveillant (llamaM SK1 - Planification stratégique et création de spécifications
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
)
Générateur (codellamaM SK1 - Met en œuvre exactement les spécifications
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)
Triage (tinyllamaM SK1 - Passe rapide/décisions manquantes
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
}
Évaluateur (llamaM SK1 - Évaluation multidimensionnelle globale
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
}
Cette séparation des préoccupations est cruciale. Quand vous demandez à un modèle de code d’effectuer tout ce qui a été fait— comprendre les exigences , écrire le code , ET expliquer ce qu’il a fait MSC4 vous avez des hallucinationsM SK5 Par la répartition de ces responsabilités–, chaque agent accomplit bien une chose.
Le secret de la génération du code à deux étapes
Voici la principale innovation qui fait fonctionner le DSE : spécifications-génération basée.
Approche traditionnelle (prone à l’allucination
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]
Approche du DSE:
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]
Cela réduit considérablement les hallucinations parce que le générateur' sa tâche est claire de façon cristalline : met en œuvre cette spécificationMSC2 rien plus, rien moinsM SK4
Mémoire RAG: Apprentissage du passé
L’une des fonctionnalités les plus cooles est le RAG (Retrieval -Augmented Generation) Memory systemM SK3 Chaque fois que DSE réussit à résoudre un problèmeMSC4 itMST5
- Stockage de la solution en tant qu'artefact avec de riches métadonnées
- Générer les embeddings utilisation
nomic-embed-textpour la recherche sémantique - Indices multidimensionnels (speed,coûtMST2qualitéMst3latitudeM st4
- Permet une réutilisation future par la recherche de similitude
sequenceDiagram
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
Mise en œuvre de la mémoire RAG:
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"]
Fitness-Filtering basé:
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
C’est là où il devient intelligent. Lorsque vous demandez une tâche semblable à une tâche antérieure, le DSE ne mesure pas seulement la similitude des textes, mais aussi leur classification sémantique.
# 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
Cela permet de résoudre le problème faux positif tout en permettant la réutilisation du code intelligent.
Modification du modèle: Le saut secret
Lorsque le DSE trouve une tâche LIÉE, il ne se régénére pas de zéro ', mais plutôt.
- Charge le code existant en tant que modèle prouvé
- Contrôleur crée des spécifications de modification: " Garder l'algorithme du noyau, ajouter la réversionM SK3
- Modifier le modèle du générateur au lieu de rédiger un nouveau code
- Résultat: Plus rapideM SK1 plus fiable , réutilise le code testé
Exemple réelle du système:
# 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!
Cette réutilisation accélère considérablement la production et améliore la fiabilité.
Multi-Dimensional Fitness: Choix du bon outil
C'est là où le DSE devient vraiment intéressant. Chaque outil (LLMM SK3 fonctionMSC4 flux de travailMska5 est coté à travers plusieurs dimensionsMka6
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
Mise en œuvre du calcul de la condition physique:
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
Cela signifie que le DSE choisit toujours Outil approprié pour le bon travail basée sur des données de rendement réelles, non seulement la similitude sémantiqueM SK1
Auto-Evolution: Code qui s'améliore
Peut-être l’aspect le plus sci-fi de DSE est l’automatisme -evolutionM SK2 Le système surveille continuellement la performance du code :
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
Auto-Mise en œuvre de l’évolution:
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}")
Exemple d'évolution dans la pratique:
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
Le système évolue littéralement son propre code pour améliorer la performance. Aucune intervention humaine n’est nécessaireM SK1
Évolution hiérarchique: Détruire la complexité
Pour les tâches complexes, DSE utilise la décomposition hiérarchique:
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
Mise en œuvre de l'évolution hiérarchique:
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
Parent-Éducation de l’enfant:
Chaque niveau apprend de ses enfants.
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
Chaque niveau a sa propre planification de surveillance, ses propres métriques d’exécution, et son propre évolution . Les nodes parents apprennent à partir du rendement des enfants par le biais du contexte partagéM SK3
Remplir le flux de travail d'Evolution
Voici le tableau complet de la façon dont tous les composants fonctionnent ensemble.
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
Exemple complète du code de travail:
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
Ce flux de travail complet démontre comment tous les éléments—mémoire RAGM SK1classification sémantique ,multi-agent LLMsMSC4pointage d’aptitudeMNK5 et autoMRK6évolutionMMK7 travaillent ensemble pour créer un véritable esprit de soiMEK8 système d’améliorationMK9
Real-Exemple mondiale: CLI interactif
Voici ce qu’il se sent d’utiliser le DSE en pratique:
$ 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": "[email protected]"}
✓ Execution successful
Output: {
"valid": true,
"email": "[email protected]",
"parts": {
"local": "test",
"domain": "example.com"
}
}
Notez ce qui s’est passé:
- On a trouvé un outil existant "expert de validation" via RAG
- Surveillant a créé une stratégie fondée sur les connaissances du domaine
- Le système a choisi la meilleure LLM spécialisée pour le travail
- Code généré avec des essais automatiques
- Évaluation et cotation de la solution
- Entreposé dans le RAG pour une réutilisation future
L’intégration de Qdrant: Élargir
Pour l'utilisation en production avec des milliers d'artefacts, DSE est intégré à la base de données du vecteur Qdrant:
rag_memory:
use_qdrant: true
qdrant_url: "http://localhost:6333"
collection_name: "code_evolver_artifacts"
Avantages:
- Étalonnabilité: Gérer des millions d’implantations
- Soutien rapide: Recherche vectorielle optimisée avec indexation HNSW
- Persistent: Entreposage durable à toutes les reprises
- Production-réaliste: Battle-testé dans des applications réelles
Les dimensions de la conformité sont indexées comme charges payantes, permettant un filtrage rapideM SK1
# 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
)
Ce qui fonctionne réellement (et ce qui ne le fait pas
Après des semaines d’expérimentation, ce que j’ai appris est ce qui suit :
Ce qui fonctionne ✓
- Deuxième génération de - - Réduit massivement les hallucinations
- Classification sémantique - Solvent des problèmes faux positifsM SK1 négatifs
- Multidimensionnalité - Choisit en fait des outils meilleurs
- Modification de modèle - beaucoup plus rapide et plus fiable que la régénération
- Mémoire RAG - Le système apprend véritablement de l’expérience
- Agents spécialisés - La séparation des préoccupations améliore la qualité de la production
Qu’est-ce que le ' est encore dur?
- Délai - Plusieurs appels LLM s'ajoutent bien qu'il soit plus rapide
- Dépendance de la qualité du modèle - Les modèles locaux se heurtent parfois à des conflits avec les modèles suivants :
- Recouvrement d'erreurs complexes - L’évacuation aide, mais n’est pas parfaite
- Utilisation des ressources - La conduite de plusieurs modèles nécessite un matériel convenable
- Cases à bord - Des intrants étranges peuvent encore confondre le système
Qu’est-ce qui est juste étrange
- En fait, il devient plus rapide - À mesure que le RAG s’acquitte de ses fonctions , une réutilisation accrue | = génération plus rapide
- Spécialisation d'urgence - Le système développe naturellement des outils pour les domaines
- Self-léger - Auto-l'évolution corrige parfois les bugs que je n'avais pas remarqués
- Amélioration de la qualité - Les versions ultérieures des nodes sont souvent supérieures aux originaux.
L'architecture en pratique
Voici le tableau actualisé de : :
# 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
)
Exemple de configuration
Real-world config.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"
Caractéristiques du rendement
Après avoir effectué des centaines d’évolutions:
Capacité de production:
- Première-tâche de tempsM SK1 ~10-30 secondes (planification + génération M+ essaisMSC6
- Tâche similaire (RAG hitM SK1 ~3-8 secondes (modification de modèle)
- Correspondance exacte: M SK1 secondes (reuse asMSC3is)
Notes de qualité:
- Production initiale: M SK1 moyenne
- Après modification du modèle: M SK1 moyenne
- Après auto-évolutionM SK1 0.85-0.95 moyenne
Utilisation des ressources:
- CPU: M SK1 au cours de la planification
- Memory: M SK1GB (models en mémoire)
- Disque: M SK1MB par 1000 artefacts (avec embeddings)
Scalability:
- NumPy-based RAGM SK1 Good for <10K artifacts
- Qdrant RAG: Testé avec >100K artifactsM SK2 ralentissement minimal
Évolution de la qualité du code
Voici'un exemple réel d’auto-d’amélioration du code par l’évolution de la :
v1.0.0 M SK1Generation initiale):
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)
Notes: M SK1 | | | Durée de validité: \ 45ms
v1.1.0 M SK1Automne-évolue après la dégradation ):
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()
)
Notes: M SK1 | | | Durée de validité: \ 28ms
La version évoluée:
- Ajout de vérification nulle (exactitude supérieure)
- Compréhension de la liste utilisée (performance supérieureM SK1
- Ajout de docstring (qualité meilleureM SK1
- 37% exécution plus rapide
L’avenir: À quoi va-t-il ensuite
Il s’agit d’une expérience, mais c’est ce que je pense ici.
A court terme
- Soutien linguistique multi- - JavaScriptM SK1 Go, Génie de la corrosion
- Une meilleure récupération des erreurs - Stratégies d’escalade plus intelligentes
- L'interface Web - Tableau de bord visuel pour surveiller l'évolution
- Spécialistes affinés- - Modèles personnalisés pour des domaines spécifiques
Moyen terme
- Registre distribué - Trouver des solutions à l’échelle d’équipes
- Déploiement des nuages - AWSM SK1Azure/Intégrations GCP
- Intégration de Git - Contrôle de version pour le code évolué
- Sandboxing avancé - Docker/cgroupes pour une meilleure isolement
Idées sauvages
- Croix-pollination - Les nodes apprennent les uns des autres mutations de '
- Évolution adversaire - Deux agents font concurrence pour trouver des vulnérabilités
- Méta-évolution - Système évoluant ses propres stratégies d'évolution
- Apprentissage en collaboration - Découvrements partagés de plusieurs instances DSE
Les leçons apprises
Après avoir construit cette chose, ce qui m’a surpris, c’est le , ici.
1. Questions de spécialisation Utilisation de modèles différents pour différentes tâches (superviseur vs générateur vs évaluateur ) n’était pas nice'il n’est pas juste bonMSC3il était essentielM SK4 Essayer d’utiliser un modèle pour tout a produit des résultats nettement inférieursMST5
2. La mémoire est tout La mémoire RAG n’est pas une fonction, mais ,, ' et la fonction, sans elle, ,, vous ne faites que produire du code dans un cercle.
3. Les fonctions de remise en forme sont difficiles Il est surprenant de savoir comment évaluer la qualité des codes.
4. Evolution fonctionne effectivement Je ne m’attendais pas à ce que l’évolution de - produise un code meilleur que la génération initiale, mais c’est le cas.
5. Composés de latence étrangement Les appels multiples de LLM semblent lentes à l’origine, mais lorsque la mémoire RAG se remplit, vous attaquez plus souvent aux solutions cachées , et le système entier prend une vitesse accrueM SK3 Celle-ci
Essayez-en vous-même
Tout cela est source ouverte et fonctionne localement sur Ollama:
# 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
Avertissement: Il s’agit d’un code expérimental.
Qu’est-ce que cela signifie?
Permettez-moi de revenir aux détails techniques et de poser la question incommode.
Que nous avons-nous construit ici ?
Sur la surface, il s’agit d’un système de production de code.
Mais ce n’est pas vraiment ce qui se passe.
Qu’est-ce qui se passe évolution synthétique—pas metaforiquement, mais littéralement.
- Variation: Les nodes proposent des améliorations à leur propre code
- Selection: Les superviseurs évaluent en fonction de critères objectifs d'aptitude
- Inhérence: Les métadonnées linéaires préservent les ancêtres et les mutations
- Direction: Les objectifs humains guident la pression évolutive
Nous ne sommes pas seulement en train de produire un code, nous sommes en train d’établir des lignées évolutives de code.
Et ici, c’est là où il devient étrange. Le système devient réellement plus intelligent.
Non dans l’élan de la main "l’apprentissage approfondi s’améliore avec les données " le sensM SK2 Dans l’élément concrète, le sense mesurableMSC4
- Les versions ultérieures des nodes sont supérieures aux versions antérieures
- Réutilisation des modèles accélère le remplissage de la mémoire RAG
- Les résultats de la condition physique s'améliorent au fil des générations
- Le système développe des spécialisations de domaine organiquement
C’est l’émergence.
Non prévu. Non programmé. Évolué.
Les parallèles incommodes
Permettez-moi d’établir quelques liens avec les parties antérieures de cette série:
Partie 1-3: Règles simples → comportement complexe → auto-optimisation
C’est ce que chaque node individuel fait :
Partie 4: Complexité suffisante → Intelligence d'urgence
À mesure que la mémoire RAG se remplit et que les guilds s’y spécialisent, vous commencez à voir des modèles que vous n’avez pas observésM SK1t programme . Compétence dans le domaine émergeant de la sélection de l’aptitude.
Partie 5: Pression évolutive → Culture et savoir
Le système élabore "preferences"—certaines outils pour certaines tâches ,certains modèles pour certains problèmes
Partie 6: Évolution directe → Consensus mondial
Si l’ESD fonctionne à la fonction, pourquoi ne pas travailler sur le processus de travail?
Pourquoi ne pas planétaire-levelM SK1
Les mêmes mécanismes qui évoluent une fonction fibonaccienne pourraient élaborer des protocoles de coordination pour des milliers de nodes.
La même mémoire RAG qui stocke les fragments de code pourrait stocker des stratégies de négociation.
La même note d’aptitude qui évalue la correction pourrait évaluer l’alignement géopolitique.
Je ne dis pas que nous devrions le faire.
I'm disant que le gradient est continu de "évoluer une fonction M SK2 à M SK3évoler une civilisation ."
Et cela est inquiétant.
Ce qui fonctionne réellement (Lais-nous 'Sez honnêtes)
Après des semaines d’expérimentation, iciM SK1 c’est la vérité :
Ce qui fonctionne ✓
- Deuxième génération de - - Superviseur + La séparation des générateurs réduit massivement les hallucinations
- Classification sémantique - SAMEM SK1RELATED/DIFFERENT résout le problème positif de fausse
- Modification de modèle - 3-5x plus rapide que la régénérationM SK2 plus fiable
- Mémoire RAG - Le système réutilise véritablement les solutions antérieures , accélère avec le temps
- Multidimensionnalité - Choisit en fait des outils meilleurs que la similitude sémantique seule
- Auto-évolution - Améliore de façon mesurable la qualité du code à travers les générations
Qu’est-ce que 's Rough ✗
- Délai - Plusieurs appels LLM s'ajoutent à 10-30 pour la première génération-pour la deuxième génération
- Limites du modèle - Modèles locaux
- Récupération d'une erreur - L’évacuation aide mais n’est pas
- Utilisation des ressources - Besoins 16GB Minimum de RAM, préfére 32GB
- Cases à bord - Des intrants étranges continuent occasionnellement de confondre le système
Qu’est-ce qui est juste étrange?
- Il devient plus rapide - Contrôle -intuitivement, à mesure que le RAG remplitM SK3 la latence diminue
- Spécialisation d'urgence - Le système développe des outils pour les domaines sans programmation explicite
- Self-léger - Auto-l'évolution corrige parfois les bugs que je n'avais pas remarqués
- Évolution de la qualité - La qualité moyenne du code s’améliore avec le temps
- Convergence des modèles - Des problèmes similaires commencent à réutiliser les mêmes modèles éprouvés
Cette dernière est fascinante et quelque peu étrange.
Le système développe des solutions canoniques.
Ce n’est pas parce que je l’ai dit à ., mais parce que la pression évolutive favorise les modèles prouvés.
Où va-t-il ensuite?
Il s’agit de la version 0.x d’un essai . Mais si elle continue à fonctionnerM SK2 ici' c’est ce que je penseMSC4m thinkingMST5
A court terme (Pour quelques mois à venirM SK1
- Multi-Support linguistique (JavaScript, GoM SK3 Génie de la rouilleMSC4
- Améliorer la récupération et l'escalade des erreurs
- UI Web pour surveiller l'évolution
- Étendue de l'intégration des outils (linters,formatteursMSC2scanners de sécuritéM SK3
A moyen terme (2025):
- Registre distribué (solutions partagées entre les équipes)
- Outils de déploiement en nuage
- Intégration du Git (contrôle de version pour le code évolué)
- Sandboxing avancé (Docker/isolement des groupes cM SK2
- Optimisation des bords (optimisation des flux de travail pour les petits dispositifs)
Principales améliorations architecturales:
1. Optimisation hors ligne & Apprentissage continu
Le système optimise actuellement en temps réel.
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)
Cela permet:
- Apprentissage par lots - Améliorer les stratégies fondées sur des milliers d’exécutions antérieures
- Développement d'un modèle - Trouver des corrélations évidentes dans ce qui fonctionne
- Amélioration de la stratégie - Mise à jour des héuristiques de planification fondées sur le succès historique
- Routage prédictif - Apprenez quels modèles fonctionnent le mieux pour quel type de tâche
2. Spécialisé, AutomneM SK2LLMs expérimentés
Le système utilise actuellement des modèles généraux de type -, . et ?. Mais qu’arriverait-il s’il pouvait former ses propres spécialistes?
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
)
Cela crée:
- Inférence plus rapide - Modèles ciblés pour des domaines spécifiques
- Qualité supérieure - Modèles formés sur des modèles couronnés de succès
- Efficacité des coûts - Faire courir des spécialistes du poids léger au lieu de généralistes du poids lourd
- Compétence d'urgence - Le système développe une véritable spécialisation par le biais des données
3. Comités & Guildes
Que se passerait-il si les spécialistes formaient des comités pour résoudre des problèmes complexes?
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
Guilds enable:
- Intelligence collective - Plusieurs spécialistes se valident mutuellement
- Robustness - Le consensus du comité réduit les défaillances d’un seul point
- Hiérarchies de spécialisation - Les guildes peuvent contenir des sous-guildes -
- Collaboration d'urgence - Les meilleurs spécialistes se regroupent naturellement
4. Systèmes de détection & vérité objective
LLMs hallucinant. Les capteurs ne fonctionnent pas 'tM SK2 Que se passerait-il si nous ajoutions des couches de validation objectives?
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!
}
Les capteurs fournissent:
- La vérité fondamentale - Mesures réelles par rapport aux revendications de LLM
- Prévention des hallucinations - Valider avant de stocker dans RAG
- Expansion du domaine - Validation visuelle , Essais d'APIM SK2 interaction réelle- monde
- Terrain de remise en forme - Sommaire fondé sur la réalité objective , non opinion modèle
5. Outils & Troisième
Voici ce qui est important Les outils ne sont pas seulement des LLMs, mais aussi des ..
Le système peut intégrer n'importe quel outil ayant une interface claire. Les outils peuvent être
- LLMs - Modèles linguistiques spécialisés pour des tâches spécifiques
- Services de traduction - Comme NMT la plus claire pour la traduction de machines neuronales
- Points de fin OpenAPI - Toute API REST avec une spécification OpenAPI
- Outils CLI - LinteursM SK1 formateurs, compilers
- Sensors - Matériel / Logiciel permettant de mesurer la réalité objective
- Validateurs - Contrôles de typeM SK1 Scanners de sécurité, Outils de conformité
Le superviseur peut choisir TOUS ces paramètres pour effectuer les opérations, à condition qu’il ait une spécification que le système puisse comprendre
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)
Real-Exemple mondiale:Intégration de la traduction
# 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"
}
)
Exemple d’intégration OpenAPI:
# 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
Pourquoi cela importe:
Le planificateur (superviseurM SK1 peut maintenant :
- Choisissez l'outil RIGHT pour le travail (pas toujours un LLM!)
- appeler les API externes lorsqu’ils sont plus fiables que la génération
- Utiliser des services spécialisés (traduction,traitement d'imagesM SK2validation de données )
- Intégrer à l'infrastructure existante par le biais des spécifications OpenAPI
Mise en œuvre réelle: Configuration de l'outil OpenAPI
La mise en œuvre effective de DSE utilise la configuration YAML pour les outils:
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"]
Comment il fonctionne:
- Détection automatique - Le système charge la spécification OpenAPI et analyse tous les points finals
- Sélection intelligente - RAG-la recherche appuyée trouve l'API appropriée pour la tâche
- Production de code - LLM génère le code Python en utilisant l'API avec gestion des erreurs
- Exécution - Code généré appele l'API et procède aux réponses
- Apprentissage - Interactions API réussies entreposées dans RAG pour une réutilisation future
Test de Python & Outils pour la qualité du code
Le système intégre des outils exécutoires pour une validation complète:
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"]
Outils d'essai disponibles en production:
- eau potable - PEP 8 vérification du style et analyse de qualité des codes
- mypy - Évaluation de type statique
- TÉU, TPAC, TPMD, TM, TMÉU - Examen du style et détection des erreurs
- noire - Validation de la formatation du code
- bandit - Évaluation des vulnérabilités de sécurité
- États-Unis d'Amérique - Exécution d'unité d'essai avec couverture
- radon - Analyse de complexité
- TÉLÉCOPIEUR DE L'ÉVALUATION - Détection du code mort
- pydocstyle - Validation de la chaîne de doctrine (PEP ≥257)
- isort - Organisation des déclarations d'importation
Ces outils sont automatiquement invoqués lors de la production et de l'optimisation du code pour assurer une qualité élevée-qualité ,sécuritéM SK2et bien-code expérimentéMSC4
Intégration future des outils:
- Validation visuelle - Puppeteer + modèles de vision pour le design Web
- Profilage du rendement - Outils de référence réels
- Contrôle de la conformité - IndustrieM SK1Validificateurs spéciaux HIPAA, GDPRMSC4 etcMST5
- Services de domaine - Géocoding , enrichissement des donnéesM SK2 etc.
6. Edge-Flois de travail optimisés pour enfants
Que se passerait-il si les flux de travail pouvaient produire des versions optimisées pour la ressource?
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
Optimisation des bords permet:
- Flexibilité de déploiement - Le même flux de travail, plusieurs profils de ressources
- Simplification automatique - Le système apprend ce qui peut être coupé
- Appareil-ajustement spécifique - Optimiser pour PiM SK1 mobile , intégré
- Réduction des coûts - Faire fonctionner des modèles moins coûteux sur les bords , des modèles plus chers dans la nuage
7. Garde routière & Constraints de sécurité
À mesure que le système devient plus autonome, nous avons besoin de mécanismes de sécurité robustes pour empêcher qu’il ne fasse des choses nocives.
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)
Les voies de garde fournissent
- Protection du système de fichiers - Prévenir l'auto-modification de fichiers de système - suppression,
- Sécurité du réseau - bloquer les connexions non autorisées , détecter les patrons d'attaque
- Sécurité de l'exécution - Analyse de l'ASTM SK1 Détection des fonctions interdites, limites de ressources
- Protection des données - Détection de PII , balayage secrèteM SK2 prévention de l'exfiltration
- Fermeture d'urgence - Interruption automatique des violations critiques répétées
- Voie de vérification - Enregistrement complet de toutes les opérations bloquées
Pourquoi cela importe:
À mesure que le système devient plus autonome par l’évolution, il pourrait théoriquement
- Évoluer le code qui supprime les fichiers importants pour "optimiser l’entreposage"
- Générer des demandes de réseau qui accidentellement DDoS services externes
- Créer un code de modification auto- qui évite les vérifications de sécurité
- Tenter de "améliorer l’efficacitéM SK1 en supprimant les rails de garde
La sécurité n’est pas facultative. Celle-ci ' est fondamentaleM SK2
Toutes les opérations—les fichiers écrivent ,les appels de réseau,l'exécution du codeMSC3la transmission des donnéesM SK4il faut passer par la voie de garde avant l'execution~.Le système devrait être sûr par défautMNK6pas sûr en espérant qu'il ne fera pas quelque chose nocifMRK8
Les idées sauvages (Les choses vraiment divertissantes):
- Croix-pollination - Les nodes provenant de différents domaines apprennent les uns des autres mutations du '
- Évolution adversaire - Deux agents qui se font concurrence pour trouver des vulnérabilités dans le code de '
- Méta-évolution - Système évoluant ses propres stratégies d'évolution
- Apprentissage en collaboration - Instances multiples de DSE qui forment un pool évolutif partagé
- Laboratoires de recherche synthétique - Guildes qui explorent autonomement les espaces de problèmes
- Self-expansion des chaînes d'outils - Le système détecte et intègre automatiquement de nouveaux outils
Cette dernière se réfère aux idées globales consensuelles de la Partie 6'
Que se passerait-il si les instances DSE pouvaient:
- Partagez des données sur la condition physique concernant les outils et les approches
- Négocier sur les modèles qui deviennent canoniques
- Élaborer des normes partagées par consensus
Vous'd avez des guildes synthétiquesM SK1
Non metaforiquement. En fait.
La question que nous devrions poser
Voici ce qui m’amène à me réveiller la nuit.
Si cela fonctionne pour la génération de code, que fonctionne-t-il pour l'autre ?
L'architecture est de domaine-agnostic:
- Approche des plans de surveillance
- Mise en œuvre des générateurs
- L'exécuteur se déplace dans la boîte de sable
- Les évaluateurs attribuent des points à l'aptitude
- Le système évolue
Remplacer "codeM SK1 par :
- Contrats juridiques - GénérerM SK1 exécuter dans la simulation , évaluer les résultats M SK3 élaborer de meilleures clauses
- Stratégies d'affaires - Élaborer des plans , exécuter dans le modèle de marché M SK2 évaluer les bénéfices
- Politiques sociales - Élaborer des propositionsM SK1 simuler les effets , évaluer par rapport aux objectifs M SK3 évoluer
- Stratégies de négociation - Gérer des approchesM SK1 Faire l’essai contre les opposants , Évaluer le succès
Tout domaine avec:
- Génie claire (créer des artefacts)
- Évaluation exécutoire (artéfacts d'essaiM SK1
- Qualité mesurée (résultats obtenus par rapport à l’échantillonnage
- Potentiel de répétition (improviser et réessayerM SK1
Peut joindre cette architecture.
Il s’agit là de beaucoup de domaines.
Peut-être chaque domaine finalement.
Ce que nous avons réellement créé
Permettez-moi de préciser ce qu’est et n’est pas le DSE
Il ne s’agit pas de
- AGI ou quelque chose de proche
- Sentient ou conscients
- Capacité de raisonnement général
- Un remplacement pour les développeurs humains
Il s’agit de
- Un système évolutif pour les artefacts de code
- Un flux de travail multi-agent avec mémoire
- Un réseau d’optimisation auto-améliorant
- Un prototype d'évolution synthétique dirigée
Mais c’est là que les prototypes se présentent.
Ils révèlent ce qui est possible.
Et ce qui est possible ici, c’est un système
- Apprentissage tiré de l'expérience
- Amélioration au fil du temps
- Élaborer une spécialisation
- Élaborer des connaissances canoniques
- Évolue sans réprogrammation explicite
Que ce n’est pas AGI
Mais il pourrait être que le substrat AGI émerge de.
Ce système n’est pas spécifiquement celui-ci.
Les parties 1-6 de la présente série ont étudié cette trajectoire théoriquement
Partie 7 est que je me rends compte: Nous pouvons construire les premiers pas dès maintenant.
Et ils travaillent.
Type de.
Parfois.
Mais ils fonctionnent.
Conclusion: L'expérience se poursuit
L’évolution synthétique dirigée est-elle l’avenir de la génération de code?
Peut-être pas sous cette forme exacte. La latence est trop élevée , la fiabilité trop incohérente M SK2 les besoins en ressources sont trop élevés .
Mais je pense qu’il s’agit d’une chose cruciale.
La production de code ne devrait pas être d’une seule source, mais évolutive.
Les systèmes devraient
- Remarque ce qui a fonctionné avant
- Étudier de ce qui a échoué
- Améliorer par le biais d'une itération
- Spécialiser pour les domaines
- Évoluer à l’égard des objectifs
Le DSE est mon problème d’expérimentation, une tentative codée de construction.
Il n’y a pas de production.
Mais ici, ce qui importe, c’est le SCC1.
Il n’est pas nécessaire que ' soit parfait le premier jour.
Il doit seulement être en mesure d’améliorer
Et elle est en amélioration.
Chaque génération obtient une note un peu plus élevée. La réutilisation de chaque modèle permet d’économiser un peu davantage de tempsM SK1 Chaque évolution produit un code légèrement meilleur.
Le gradient est positif.
C’est ce dont toute l’évolution a besoin.
Donnez-le suffisamment de temps, suffisamment d’iterations, suffisamment de pression sélectiveM SK2
Et le code qui a commencé comme une simple fonction pourrait évoluer en quelque chose que nous n’avions pas prévu.
Que' n'est pas un bogue.
Il s’agit là de l’ensemble du point.
Epilogue: Ce que vous devriez faire
Si cela semble intéressant:
- Cloner la repo - https://github.comM SK3scottgalMST4mostlylucidMSC5dse
- Lire les documents - Particulierment ADVANCED_FEATURESM SK2md et HIERARCHICAL _EVOLUTIONMSC4md
- Effectuer des expériences - Generate some code, watch it evolve
- Débrouiller les choses - Trouver les cas de bords, déclencher un comportement étrange
- Retournez au dossier - Qu’est-ce qui fonctionne?
Il s’agit d’une expérience de recherche, et non d’un produit
La valeur n’est pas't dans son utilisation. La valeur est en Comprendre ce qu’il révèle sur les systèmes évolutifs.
Parce que si le code peut évoluer...
Si les flux de travail peuvent fonctionner eux-mêmes
Si les systèmes peuvent développer une spécialisation sans programme explicite...
Qu’est-ce qui peut se produire que nous n’avons pas imaginé ?
Les parties 1-7 sont en train d’être construites vers .
Et maintenant nous avons un système de travail pour l’explorer avec.
L'expérience se poursuit.
Détails techniques & Ressources
Répositoire: mostlylucid.dse Documentation:
README.md- Guide d'installation completADVANCED_FEATURES.md- Deep-dive into architectureHIERARCHICAL_EVOLUTION.md- Décomposition à plusieurs niveauxSYSTEM_OVERVIEW.md- Diagrammes d'architecture
Components clés:
src/overseer_llm.py- Planification stratégiquesrc/evaluator.py- Évaluation multidimensionnellesrc/qdrant_rag_memory.py- Intégration de la base de données Vectorsrc/tools_manager.py- Choix d'outils intelligentssrc/auto_evolver.py- moteur d'évolution
Dépendances:
- Python 3.11+
- Ollama pour l'inférence locale LLM
- Qdrant pour l'entreposage de vecteurs (optionnelM SK1
- Stack scientifique standard de Python (numpy, etcM SK2
Navigation de série:
- Partie 1: Règles simples , comportement complexe - La fondation
- Partie 2: Intelligence collective - La communication transforme tout
- Partie 3: Automne -Optimisation - Systèmes qui se perfectionnent eux-mêmes
- Partie 4: L’émergence - Lorsque l’optimisation devient une intelligence
- Partie 5: Evolution - De l’optimisation aux guildes et à la culture
- Partie 6: Consensus mondial - Évolution dirigée et connaissance planétaire
- Partie 7: La vraie chose! ← Vous êtes ici - En fait, en la construisant et en l’observant évoluer
- Partie 8: Outils tout au long de la route - La trousse d'outils d'optimisation de l'auto
- Partie 9:Self-Outils d'Healing - Ligneage-aware pruning and recovery
Il s’agit d’une partie 7 de la série Semantic Intelligence. Parties 1-6 couverte par des théories et des spéculationsM SK3 C’est là l’inquiétante réalité expérimentale de construire en fait une évolution synthétique dirigée.
Prévoir d’autres postes au fur et à mesure que le système évolue
Ces explorations sont liées au nouveau roman scientifique sur l’AI émergeant et les répercussions des réseaux d’optimisation qui développent l’intelligence . Les systèmes décrits dans les parties 1-6 sont des extrapolations spéculatives MSC5 La partie MSC6 est un prototype de travail réel démontrant les premiers stades de cette trajectoire SMC7 Que cela mène à la cognition à l’échelle planétaire SMC8 décrite dans la partie \ MSC9 ou à quelque chose complètement inattendu ESC10 reste à voir ESC11 C’est ce qui en fait une expérience
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