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Testez les modèles d’IA de manière autonome

SIA est un cadre d'IA auto-améliorable développé pour améliorer de manière autonome les performances des modèles et des agents d'IA sur des tâches de référence spécifiques. Ce système basé sur Python permet aux systèmes d'intelligence artificielle d'optimiser leurs processus en analysant leurs propres résultats.

Ce que ça vous apporte

  • Il améliore de manière autonome les performances des tâches des modèles d’intelligence artificielle.
  • Meta fournit un raffinement cyclique entre les agents cibles et les agents de rétroaction.
  • Il offre une grande précision et une vitesse de traitement efficace dans les tâches de référence.

Installation

Installation avec Claude Modèles
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install 'sia-agent[claude]'
export ANTHROPIC_API_KEY="..."
Configuration avec plusieurs fournisseurs (OpenHands)
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install 'sia-agent[openhands]'

# Export the key(s) for the provider(s) you'll use:
export ANTHROPIC_API_KEY="..."   # for anthropic/* models
export GEMINI_API_KEY="..."      # for gemini/* models (or GOOGLE_API_KEY)
export OPENAI_API_KEY="..."      # for openai/* models

Exécution

Démarrer le cycle d’auto-guérison
sia run --task gpqa --max_gen 5 --run_id 1
Panneau de visualisation
sia web

Si vous ne codez pas

🤖 Collez ceci dans votre agent (Claude Code · Codex · Antigravity)

Je souhaite améliorer les performances d'un agent IA en utilisant le framework SIA. Une fois l'installation terminée, quelle commande dois-je utiliser pour démarrer le cycle d'auto-amélioration en sélectionnant l'une des tâches disponibles (par exemple gpqa) et comment dois-je interpréter les résultats à la fin du processus (target_agent.py, agent_execution.json, enhancement.md) ? De plus, comment puis-je inclure mon propre répertoire de tâches personnalisé dans le système ?

Termes liés du glossaire

BenchmarkArtificial Intelligence
Pour quiIl convient aux développeurs et aux chercheurs qui souhaitent optimiser les performances des modèles d'IA grâce à des processus d'amélioration autonomes.
LicenceMIT

Liens

TreScout n'a pas développé cet outil · nous l'avons repéré dans les tendances GitHub et présenté. Cette page décrit le dépôt tel qu'il était le 2026-06-12 : Le nombre d'étoiles et notre texte datent de ce jour, le dépôt a pu changer depuis. Consultez le lien du dépôt pour l'état actuel.