Código que se mejora a sí mismo
No solo construimos sitios web. Construimos las herramientas que hacen mejores los sistemas de IA. Open source. TypeScript. Corre en nuestra propia flota de agentes.
Proyecto Principal
Darwin Agents
Un framework TypeScript para agentes de IA que mejoran sus propios prompts, automáticamente, sin ajustes manuales. Un crítico puntúa cada ejecución. Las mejores variantes se prueban con A/B testing y estadística siempre válida. Lo que empeora, se revierte. La diferencia clave frente a otros enfoques de optimización: el bucle reflexivo corre de forma continua mientras los agentes trabajan, no como un batch periódico.
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Dependencias
456
Tests
MIT
Licencia
# 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 defaultAuto-Evolución
Los agentes detectan patrones de débilidad y generan automáticamente variantes de prompt mejoradas.
A/B Testing
Las nuevas variantes se prueban contra la versión actual. El ganador se convierte en el estándar.
Safety Gates
Cada evolución pasa por controles de calidad. Sin deriva de prompts descontrolada.
Multi-Proveedor
Usa cualquier modelo. Claude, OpenAI, Ollama o el tuyo. Darwin no te ata a un proveedor. Cambia el modelo, conserva el bucle de evolución.
Cómo funciona
El ciclo de evolución
Darwin mejora agentes de IA automáticamente. Sin ingeniería de prompts manual.
El agente ejecuta una tarea
Tu agente maneja una tarea, escribir, investigar, analizar.
Los críticos evalúan la calidad
Agentes críticos especializados miden calidad, fuentes, estructura y relevancia.
Emergen patrones
Después de suficientes ejecuciones, Darwin detecta patrones: 'débil en temas técnicos', 'demasiado extenso en resúmenes'.
Se genera nueva variante
Un optimizador genera una variante de prompt mejorada basada en los patrones detectados.
El A/B test decide
La nueva variante se prueba contra la versión actual. Ciego, justo, basado en datos.
El ganador se convierte en estándar
La mejor variante toma el control. Tu agente mejoró, automáticamente.
Participa
Construido en abierto, porque así se gana la confianza
Darwin tiene licencia MIT. Publicamos el código, los tests y los resultados. Issues y pull requests son bienvenidos.