Saltar al contenido principal
Open Source

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.

TypeScriptMIT LicenseMulti-ProviderSQLite + PostgreSQL

0

Dependencias

456

Tests

MIT

Licencia

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

Auto-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.

1

El agente ejecuta una tarea

Tu agente maneja una tarea, escribir, investigar, analizar.

2

Los críticos evalúan la calidad

Agentes críticos especializados miden calidad, fuentes, estructura y relevancia.

3

Emergen patrones

Después de suficientes ejecuciones, Darwin detecta patrones: 'débil en temas técnicos', 'demasiado extenso en resúmenes'.

4

Se genera nueva variante

Un optimizador genera una variante de prompt mejorada basada en los patrones detectados.

5

El A/B test decide

La nueva variante se prueba contra la versión actual. Ciego, justo, basado en datos.

6

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.