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Teste modelos de IA de forma autônoma

SIA é uma estrutura de IA de autoaperfeiçoamento desenvolvida para melhorar de forma autônoma o desempenho de modelos e agentes de IA em tarefas específicas de benchmark. Este sistema baseado em Python permite que sistemas de inteligência artificial otimizem seus processos analisando seus próprios resultados.

O que você ganha

  • Melhora de forma autônoma o desempenho das tarefas dos modelos de inteligência artificial.
  • Meta fornece refinamento cíclico entre agentes alvo e de feedback.
  • Oferece alta precisão e eficiência de velocidade de processamento em tarefas de benchmark.

Instalação

Instalação com Modelos Claude
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install 'sia-agent[claude]'
export ANTHROPIC_API_KEY="..."
Configuração com vários provedores (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

Execução

Iniciando o ciclo de autocura
sia run --task gpqa --max_gen 5 --run_id 1
Painel de visualização
sia web

Se você não programa

🤖 Cole isto no seu agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Quero melhorar o desempenho de um agente de IA usando a estrutura SIA. Após concluir a instalação, qual comando devo usar para iniciar o ciclo de autoaperfeiçoamento selecionando uma das tarefas disponíveis (por exemplo, gpqa) e como devo interpretar as saídas no final do processo (target_agent.py, agent_execution.json, melhoria.md)? Além disso, como posso incluir meu próprio diretório de tarefas personalizado no sistema?

Termos relacionados do glossário

Para quem éÉ adequado para desenvolvedores e pesquisadores que desejam otimizar o desempenho de modelos de IA por meio de processos de melhoria autônomos.
LicençaMIT

Links

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