vivekhaldar/seed

来源：https://github.com/vivekhaldar/seed

seed

种子代理：一个智能体能够成长的最小起点。

这里没有框架。整个固定层就是 seed.py —— 一个精巧的循环，将语言模型仅连接到一个工具（exec，用于运行bash），并从代理自身拥有且可改写的文件中加载系统提示。智能体通常从框架获得的一切——工具、记忆、技能、规范——必须由代理在每次会话中逐步“培育”，存入其 self/ 目录。

种植

``bash mkdir my-agent && cd my-agent uvx –from git+https://github.com/vivekhaldar/seed.git seed

首次运行会将 `seed.py` 和 `run_seed.sh` 复制到此目录（绝不会覆盖已有文件），生成 `self/SELF.md` 文件，并将这些文件一起提交到新的git仓库——这个循环成为该个体历史的一部分，而不仅限于 `self/`。随后你会进入交互式环境。开始对话吧。智能体想保留的所有内容都必须写入 `self/` —— 会话是短暂的，其他一切都不会留存。

使用本地运行器再次连接同一智能体——无需重复执行 `uvx`：

``bash
./run_seed.sh
./run_seed.sh -m gemini-2.5-pro

每个会话的完整记录会保存至 self/sessions/*.json（每轮对话后更新）。这是飞行记录仪，而非记忆系统：智能体启动时不会加载这些记录，但你可以查阅——而智能体可能会发展出研究自身历史的工具。

一个种子，多个个体：你种植的每个目录都会培育出不同的智能体，因其经历的不同而产生分化。

配置

模型和密钥完全由 llm (https://llm.datasette.io/)（Simon Willison 的库）处理。默认模型为 openai-codex/gpt-5.6-sol，使用 Codex CLI 的 ChatGPT 登录凭证：

``bash codex login # 首次使用需登录，每台机器一次 ./run_seed.sh # 使用 openai-codex/gpt-5.6-sol ./run_seed.sh -m gemini-2.5-pro # 或为单次会话指定其他模型

内置支持：通过 Codex 订阅或API密钥访问 OpenAI、Anthropic、Gemini 以及 OpenRouter（一个 OpenRouter 密钥可解锁数百种模型）。

## 设计

为何采用这种结构——麦卡锡的元循环求值、同像性、现有实践，以及我们有意识接受的风险：[详见设计文档](docs/DESIGN.md)。