Project Genesis v2

多 LLM 语义荒原 · Agent 基因组自主进化实验平台

一群 LLM Agent 组成的种群，其基因组在闭环中变异、竞争、继承——纯本地运行，零云依赖。

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核心理念

用多 LLM 互相打分当环境，让 Agent 基因组在语义荒原里自主演化。

它不是 ChatGPT 套壳、不是单一 Agent 框架、不需要 GPU 或云服务。它是：

• 一个闭环进化模拟器——六个阶段，每 tick 走一轮
• 多 LLM 互为环境：DeepSeek 提问 · 智谱评分 · SiliconFlow 探索，一行配置互换
• 可插拔持久化：DuckDB + CommBus + Survivor Bank + Island Topology
• 可观测：Streamlit Dashboard + 24 个测试守住回归

进化循环

阶段	做什么	模块
BIRTH	育种者生成新基因组	Breeder
MUTATE	基因组交叉 + 噪声	Genome.crossover / mutate
EXPLORE	在多 LLM 语义环境试错	MultiLLMEnv
EVALUATE	同行评分 + 自适应探针	Reputation / Probes
REAP	淘汰低声誉基因组	Reaper
INHERIT	精英进入 Survivor Bank	SurvivorBank

快速开始

git clone https://github.com/TimeCraker/genesis-v2.git && cd genesis-v2/genesis_v2
uv sync --extra dev

uv run pytest -v                                    # 24 个测试应全绿
uv run streamlit run scripts/dashboard.py           # Dashboard @ localhost:8501
uv run python -m genesis_v2.cli run --pop 16 --ticks 100   # 跑一次小规模实验

核心概念

概念	一句话
Genome	Agent 的「基因」——可变异、可交叉的 prompt 模板 + 工具调用偏好
Reputation	同行 + 探针共同打分的「生存能力」指标
Island	多子种群 + migration 交换基因，避免局部最优
CommBus	Agent 间发布订阅消息总线（去中心化协作）
Survivor Bank	高分基因组持久化池，新生代 birth 优先采样
Probe	自适应「考卷」，让 Agent 刷不了题
Self-Mod	Agent 修改自身 prompt 的能力（受 reputation gate）

技术栈

领域	选型	理由
语言	Python 3.12+	dataclass + asyncio + match
存储	DuckDB	列式 · 单文件 · 零部署
LLM	OpenAI 兼容协议	一行切 DeepSeek / 智谱 / SiliconFlow
Dashboard	Streamlit + Plotly	写脚本即出图
演化	自研 + networkx	图结构表达 island migration
测试	pytest + hypothesis	单测 + property-based
工具链	uv · ruff · GitHub Actions	快，且 CI 已配

路线图

• 六阶段进化闭环
• DuckDB 持久化
• Island topology + migration
• Multi-LLM 语义环境
• Self-mod + reputation gate
• Streamlit dashboard · 24 测试 · CI
• LLM-as-Judge（探针评分完全交给 LLM）
• 跨实验 lineage 可视化
• Agent 工具调用 benchmark
• 多目标优化（能耗 vs 性能 vs 安全）

License

详见 LICENSE。

_{智能来自选择压力 / Intelligence from selection pressure}