이 도구에 대하여
개요
RSIHub는 평가자 기반 학습을 통해 스스로 개선하는 에이전트를 구축하기 위한 오픈소스 프레임워크입니다. 재현 가능한 후보 계보와 제어 가능한 수정을 강조하여 개발자가 에이전트 진화를 추적하고 증거를 보존할 수 있도록 합니다.
주요 기능
- 평가자 기반 학습: 에이전트는 평가자 피드백을 통해 훈련하고 개선합니다.
- 재현 가능한 후보 계보: 수정된 각 후보 버전을 기록하여 추적 가능성을 보장합니다.
- 제어 가능한 수정: 선언된 표면과 editable_roots를 통해 에이전트가 수정할 수 있는 범위를 제한합니다.
- 다중 에이전트 지원: codex, claude-code, aider, gemini-cli, mini-swe-agent, opencode, openhands, swe-agent 등을 지원합니다.
- 워크스페이스 관리: 초기화 입력이 변경되면 새 워크스페이스를 생성하여 의도하지 않은 수정을 방지합니다.
사용 사례
- 제어된 에이전트 수정
- 재현 가능한 에이전트 계보 추적
- 자기 진화 에이전트 개발
- 평가자 기반 에이전트 훈련
대상
사용자 오픈소스 기여자, 에이전트 개발자, AI 연구원.
기능 및 사용 사례
Evaluator-driven learningReproducible candidate lineageControllable modification boundariesSupports multiple agents (codex, claude-code, aider, etc.)Workspace managementOpen-source