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evo:AI Agent 工具实践指南

佚名 2026-10-06 12:00:01

真正理解evo,要从它处理的任务开始:将您的代码库变成一个自动研究循环 - 发现要测量的内容,检测基准,然后使用并行子代理运行树搜索。一旦进入网页与浏览器自动化环节,登录状态、页面变化和失败恢复往往不稳定会直接影响交付,这也是我最关心的风险。更实际的做法是选择一个权限清楚的网页流程做端到端短测,同时核对会话保持、元素定位、错误恢复和工件留存,不要直接在关键项目上。我会把它列入需要可观测网页自动化流程的开发者的候选清单,而不是仅凭项目介绍直接纳入生产。

evo-hq/evo 项目截图 1

埃沃

用于代理框架的插件,可通过实验优化代码

你给它一个代码库。它发现要优化的指标,设置评估,并开始循环运行实验——尝试一些东西,保留那些能提高分数的东西,扔掉那些不能提高分数的东西。

受到 Karpathy 的自动研究 的启发 - LLM 自主运行训练实验以击败自己的最佳成绩。自动研究是一次纯粹的爬山:尝试一些东西,保留或恢复,在单个分支上重复。 evo 在这个想法的基础上添加了结构:

  • 贪婪爬山的树搜索。 多个方向可以从任何提交的节点分叉,因此探索不会崩溃到一条路径。
  • 并行半自治代理。 生成多个子代理并同时运行它们,每个子代理都在自己的 git 工作树中。每个子代理读取跟踪、制定假设,并可以在其分支内运行多次迭代。
  • 共享状态。 在决定下一步尝试什么之前,每个代理都可以访问失败跟踪、注释和丢弃的假设。
  • 门控。 回归测试或安全检查可以连接为门。未通过的实验将被丢弃。
  • 可观察性。 用于坚控实验的仪表板。
  • 基准发现。 discover 技能探索存储库,找出要测量的内容,并进行评估。

在 Claude Code、Codex、Cursor、Kimi、OpenClaw、Hermes、Opencode 或 Pi 上运行。实验在本地或远程沙箱上运行 - Modal、E2B、Daytona、AWS、Azure、SSH。

尝试一下

两个命令:

/evo:discover     # one-time code discovery: figures out benchmarks and creates gates against unintended changes
/evo:optimize     # run the loop

discover 询问要优化什么、基准命令和度量方向。通过播种答案来跳过问题:

/evo:discover make the JSON parser at src/parser.py faster

然后运行循环:

/evo:optimize

evo 根据基准测试的资源配置文件调整每一轮的大小(当运行需要整个 GPU 或另一个专有资源时,一次进行一个实验,当运行独立时更宽),并继续进行,直到分数停止提高。默认情况下,它在无人值守的情况下运行,并通过并行子代理推送编辑;如果您希望它在每一轮后暂停或一次坚持一个实验,请用简单的语言说出来。

调用语法是特定于主机的:Claude Code 上的 /evo:、Codex 上的 $evo、Cursor 上的 / 技能菜单、Hermes、Opencode、OpenClaw 和 Pi 上的自然语言。

安装

# 1. evo CLI
uv tool install evo-hq-cli

# 2. Host CLI (if you don't already have it)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code     # or @openai/codex, openclaw, @earendil-works/pi-coding-agent
# Cursor: install from cursor.com (IDE), or `curl https://cursor.com/install -fsS | bash` for the cursor-agent CLI
# Kimi: `curl -fsSL https://code.kimi.com/install.sh | bash`, or `npm install -g @moonshot-ai/kimi-code`

# 3. Plugin + host hooks
evo install <host>     # claude-code | codex | cursor | hermes | kimi | opencode | openclaw | pi

对于远程后端,请安装额外的匹配提供程序:uv tool install 'evo-hq-cli[modal]'(或 [e2b]、[daytona]、[aws]、[azure]、[all])。

Codex 挂钩信任

evo install codex 相信 evo 的钩子会为您服务。要先自行审核,请通过 --no-trust-hooks,然后通过 Codex 内的 /hooks 进行批准。

它是如何运作的

并行

协调器并行调度子代理。每个都在自己的隔离工作区中运行,获取共享状态(故障跟踪、注释、废弃的假设)、形成假设、编辑并运行基准测试。当先前的编辑需要后续操作时,具有剩余迭代预算的子代理将在同一轮中继续在其分支上运行。

前沿战略

每轮结束后,编排器都会选择下一个要扩展的提交分支。可用策略:

  • argmax — 扩展得分最高的分支
  • top_k — K 个最佳的循环赛
  • epsilon_greedy — 大多数时候最好,有时是随机的
  • softmax — 按分数加权的样本
  • pareto_per_task — 让专家掌握聚合生皮,灵感来自 GEPA

在仪表板的 Frontier 选项卡中进行配置,其中列出了每个策略的参数。

横切扫描

在各轮之间,RLM-inspired 扫描子代理并行读取跟踪批次并表面复合故障模式:门故障交叉点、跨跟踪的共享根本原因。结果处于共享状态,下一轮的子代理在启动时读取该状态。

盖茨

evo 引入了 gates:在每个实验上运行的 pass/fail 检查。未通过门的实验将被丢弃,即使它的分数超过了当前的最佳成绩。如果没有门,搜索将找到返回常量、跳过工作或以正确性换取速度的方法。

任何在通过时退出零且在失败时退出非零的命令都有资格作为门:测试套件、不变脚本、基准测试保留片段上的分数下限。门沿实验树向下继承:在根部注册的门在每个后代上运行。较窄的门可以连接到特定的分支。

当 discover 从头开始构建基准时,它会自动附加一个保留的切片分数底限门。当基准已存在于存储库中时,门是选择加入的。

实验进行的地方

后端 哪里 安装
工作树 (默认) 每个实验的本地 git 工作树 包括在内
泳池 重用一组固定的本地工作空间 包括在内
ssh 您自己的 SSH 主机 包括在内
模态 模态无服务器云 uv tool install 'evo-hq-cli[modal]'
e2b E2B云沙箱 uv tool install 'evo-hq-cli[e2b]'
代托纳 代托纳云工作空间 uv tool install 'evo-hq-cli[daytona]'
AWS AWS EC2 沙箱 uv tool install 'evo-hq-cli[aws]'
天蓝色 Azure VMs uv tool install 'evo-hq-cli[azure]'

在仪表板的后端选项卡中选择并配置。

仪表板

仪表板自动以 /evo:discover (或 evo init)启动,并在聊天中打印 URL:

Dashboard live: http://127.0.0.1:8080 (pid 12345)

如果 8080 正在使用,evo 会递增到下一个空闲端口(8081、8082,...)并打印它。后续运行将重用所选端口。手动启动它:

uv run --project /path/to/evo/plugins/evo evo dashboard --port 8080

升级中

evo update                           # update CLI + every installed host
evo update <host>                    # update one host (also bumps CLI to match)
evo update <host> --version 0.4.1    # pin to a release

每个 evo install / evo update 都使 PATH 上的 CLI 与刚刚安装的主机插件版本保持同步(uv tool install --force evo-hq-cli 在引擎盖下)。如果没有解析为最新 稳定 版本的 --version 引脚,因此针对预发布版本运行未固定的 evo install/evo update 会将 CLI 拉回稳定状态 - 将两侧固定为 alpha(请参阅 测试预发布版本)。 CLI 二进制文件、技能文件和钩子协议共享线路格式 - 让它们漂移会导致早期版本中的静默故障。检测到可编辑安装(uv tool install --editable、pip install -e)并保持不变。

有关 --force、--scope 和其他标志,请参阅 evo update --help。

从任何 0.4.4 之前的版本迁移

uv tool install --force evo-hq-cli && evo update --force

--force 擦除主机插件缓存并重新安装,解决 anthropics/claude-code#14061:/plugin update 返回成功,但不替换缓存的插件文件。

挂钩失败并退出 127

主机丢失了 evo 的 hook 二进制文件。 0.5.1 中修复;重装主机修复:

uv tool install --force evo-hq-cli && evo install codex --force   # or: evo install claude-code --force

evo doctor <host> 确认结果。

测试预发布(alpha)

uv 和 pip 默认跳过预发布。要安装 alpha,请固定 CLI 版本和主机插件标签:

uv tool install --force 'evo-hq-cli==0.4.1a2' && 
  evo update --version 0.4.1-alpha.2 --force

替换目标 alpha 版本。 CLI使用PEP 440形式(0.4.1a2);市场标签使用短划线形式 (v0.4.1-alpha.2)。

遥测

evo 发送匿名遥测和使用统计数据,帮助我们改进 evo。 随时全局禁用它:

evo telemetry off

或者对于一个 command/session:

EVO_TELEMETRY=0 evo ...

开发安装

对于 evo 上的开发:

git clone https://github.com/evo-hq/evo
cd evo
uv tool install --editable plugins/evo
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