Proyecto Híbrido — Self-Evolving Autonomous Agent

Arquitectura híbrida de evolución autónoma para modelos de lenguaje locales (oMLX / MLX LM).

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📺 Vídeo Explicativo del Proyecto

Haz clic en la imagen para ver la explicación completa, la arquitectura y el funcionamiento paso a paso en YouTube:

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Características Principales

1. Ejecución Multi-Lenguaje Universal: El agente no está restringido a Python. Puede escribir y ejecutar scripts en Bash, Python, Node.js o ejecutables compilados. El entorno analiza automáticamente el Shebang (#!) o la extensión del archivo y aplica permisos de ejecución (chmod +x).
2. Soporte Multi-Acción: El agente puede encadenar múltiples acciones lógicas en un solo turno (por ejemplo, escribir un script y ejecutarlo de inmediato) mediante la clave "actions": [...].
3. Percepción Local O(1) (Shallow Tree): Evita la saturación del contexto al presentar solo el primer nivel del cuerpo, obligando al agente a usar la primitiva LIST como sensor activo.
4. Aislamiento Seguro en Docker: Cada ejecución se realiza en un contenedor efímero montando únicamente /body en modo lectura/escritura y con directorio de trabajo fijado en /body.
5. Sistema de Respaldo del Host: Generación de backups automáticos comprimidos (.tar.gz) en experiment/backups/ fuera del alcance y la percepción del agente.
6. Filtro Anti-Bucles y Streaming CoT: El cliente HTTP lee los fragmentos de razonamiento en tiempo real y corta bucles repetitivos si detecta n-gramas redundantes.
7. Auto-Rescate de Acciones: Si el modelo agota la ventana de generación dentro del pensamiento sin emitir el bloque de respuesta final, el sistema rescata la acción formulada en el pensamiento.

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Requisitos

• macOS con Apple Silicon (para servidor MLX) o endpoint compatible con OpenAI API.
• Docker Desktop o daemon compatible (docker run).
• Python 3.10+.

Instalación

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

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Arranque

# Iniciar con servidor MLX automático:
python3 src/main.py

# O con servidor oMLX iniciado previamente:
export MLX_AUTOSTART=0
python3 src/main.py

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⚠️ Advertencias

Este es un proyecto experimental. El agente puede escribir y ejecutar código (Bash, Python, Node.js o binarios) de forma autónoma y sin supervisión humana en el loop, dentro de contenedores Docker efímeros con acceso a red.

• El aislamiento depende de la configuración de Docker (--read-only, límites de CPU/memoria, --pids-limit), pero no es una sandbox a prueba de escapes.
• No ejecutes esto en una máquina con datos sensibles o credenciales accesibles desde el entorno.
• No dejes el proceso corriendo indefinidamente sin revisar los backups y logs generados en experiment/.
• Úsalo bajo tu propio riesgo.

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Licencia

Distribuido bajo la licencia MIT. Consulta LICENSE para más información.