概要
evoは、コードベースの自動研究オーケストレーターです。
既存のコードを解析し、最適化目標を特定してベンチマークを自動的に構築します。
その後、並列で動作する複数のサブエージェントを起動し、それぞれが独立した環境で仮説に基づいたコード変更を試みます。
オーケストレーターはこれらの結果を収集・評価し、パフォーマンスが向上した変更のみを採用しながら、指定された目標が達成されるまで最適化を繰り返します。
このツールは、AIモデルを用いたコードの自動改善や実験プロセスを効率化したい開発者や研究者に特に適しています。
互換性・特徴
- CLI
- Python
- AIホスト連携
- 自動最適化ツール
- Claude Code対応
- Codex対応
基本情報
| ライセンス | Apache-2.0 |
| Stars | 706 |
| Forks | 59 |
| カテゴリ | AIエージェント |
| アクティビティ | mid |
最新のissue
- docs: READMEとSPECの見直し (更新: 2026-04-28 / docs: README + SPEC sweep)
- リネージフォークに関する簡潔な手順 (更新: 2026-04-28 / Compact Instructions for lineage forking)
- ノイズの多いベンチマークに対する分散考慮型スコアリング (更新: 2026-04-27 / Variance-aware scoring for noisy benchmarks)
- インフライベントスキーマが適用されていない（#22のフォローアップ） (更新: 2026-04-26 / infra-event schema isn’t enforced (follow-up to #22))
- クラッシュリカバリ：古い実行中実験の検出とクリーンアップ (更新: 2026-04-13 / Crash recovery: detect and clean up stale running experiments)
最新リリース: v0.4.1 (2026-05-18)
GitHub: https://github.com/evo-hq/evo