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Open Source

Code, der sich selbst verbessert

Wir bauen nicht nur Websites. Wir bauen die Tools, mit denen KI-Systeme besser werden. Open Source. TypeScript. Läuft in unserer eigenen Agent-Fleet.

Flagship Project

Darwin Agents

Ein TypeScript-Framework für KI-Agenten, die ihre eigenen Prompts automatisch verbessern, ohne manuelles Tuning. Ein Critic bewertet jeden Lauf. Bessere Varianten werden A/B-getestet, mit immer-gültiger Statistik. Was sich verschlechtert, wird zurückgerollt. Der Unterschied zu anderen Optimierungs-Ansätzen: die reflektive Schleife läuft fortlaufend während die Agenten arbeiten, nicht als periodischer Batch-Job.

TypeScriptMIT LicenseMulti-ProviderSQLite + PostgreSQL

0

Hard Deps

456

Tests

MIT

Lizenz

terminal
# Install
npm install darwin-agents

# Run your first self-evolving agent
npx darwin run writer \
  "Explain quantum computing simply"

# Watch it evolve
npx darwin evolve writer
→ Pattern detected: market topics below target
→ New variant: writer-v2 generated
→ A/B test: v2 wins (7.12 vs 6.89 / 10)
✓ writer-v2 is now default

Self-Evolution

Agenten erkennen Schwächenmuster und generieren automatisch verbesserte Prompt-Varianten.

A/B Testing

Neue Varianten werden gegen die aktuelle Version getestet. Der Gewinner wird zum Standard.

Safety Gates

Jede Evolution durchläuft Quality Gates. Keine unkontrollierte Prompt-Drift.

Multi-Provider

Nutze jedes Modell. Claude, OpenAI, Ollama oder dein eigenes. Darwin bindet dich an keinen Provider. Modell tauschen, Evolutions-Schleife behalten.

So funktioniert es

Der Evolution Loop

Darwin verbessert KI-Agenten automatisch. Ohne manuelles Prompt-Engineering.

1

Agent führt Task aus

Dein Agent bearbeitet eine Aufgabe, schreiben, recherchieren, analysieren.

2

Critics bewerten die Qualität

Spezialisierte Critic-Agents messen Qualität, Quellen, Struktur und Relevanz.

3

Muster werden erkannt

Nach genügend Runs erkennt Darwin Muster: 'schwach bei technischen Themen', 'zu lang bei Zusammenfassungen'.

4

Neue Variante wird generiert

Ein Optimizer generiert eine verbesserte Prompt-Variante basierend auf den erkannten Mustern.

5

A/B Test entscheidet

Die neue Variante wird gegen die aktuelle Version getestet. Blind, fair, datenbasiert.

6

Gewinner wird Standard

Die bessere Variante übernimmt. Dein Agent wurde besser, automatisch.

Mitmachen

Im Offenen gebaut, weil so Vertrauen entsteht

Darwin ist MIT-lizenziert. Wir veröffentlichen den Quellcode, die Tests und die Ergebnisse. Issues und Pull Requests sind willkommen.