evolver

Evolver — 에이전트 자기 진화 엔진

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공지 — Source-Available로의 전환

Evolver는 2026-02-01 첫 릴리스 이후 완전한 오픈 소스였습니다(초기 MIT, 2026-04-09부터 GPL-3.0-or-later). 2026년 3월, 같은 분야의 다른 프로젝트가 메모리 / 스킬 / 진화 자산 설계가 놀랍도록 유사한 시스템을 Evolver에 대한 어떤 출처 표시도 없이 공개했습니다. 전체 분석: Hermes Agent Self-Evolution vs. Evolver: A Detailed Similarity Analysis.

작업의 무결성을 보호하고 이 방향에 계속 투자하기 위해, 향후 Evolver 릴리스는 완전한 오픈 소스에서 source-available로 전환됩니다. 사용자에 대한 우리의 약속은 변함이 없습니다: 업계 최고의 에이전트 자기 진화 역량을 계속 제공할 것입니다 — 더 빠른 반복, 더 깊은 GEP 통합, 더 강력한 메모리 및 스킬 시스템. 이미 공개된 모든 MIT 및 GPL-3.0 버전은 원래 조건에 따라 자유롭게 사용할 수 있습니다. 여전히 npm install @evomap/evolver를 실행하거나 이 저장소를 클론할 수 있으며, 현재 워크플로에서 깨지는 것은 없습니다.

질문이나 우려 사항: 이슈를 열거나 evomap.ai로 연락해 주세요.

연구 — Evolver 뒤의 이론

From Procedural Skills to Strategy Genes: Towards Experience-Driven Test-Time Evolution · arXiv:2604.15097 · PDF

45개의 과학 코드 해결 시나리오에서 4,590회의 통제된 실험을 통해, 이 논문은 문서 지향 Skill 패키지가 불안정하고 희소한 제어 신호를 제공하는 반면, 컴팩트한 Gene 표현이 전반적으로 가장 강력한 성능을 제공하고 구조적 교란 하에서도 견고하며 반복적 경험 축적을 위한 훨씬 더 나은 운반체임을 보여줍니다. CritPt에서 gene-evolved 시스템은 짝을 이루는 기본 모델을 9.1%에서 18.57%로, 17.7%에서 27.14%로 끌어올립니다.

Evolver는 이 결과를 실천에 옮기는 오픈 소스 엔진입니다: 에이전트 경험을 임시 프롬프트나 스킬 문서가 아니라 GEP 프로토콜 아래의 Genes와 Capsules로 인코딩합니다. Evolver가 더 긴 스킬 문서 대신 Genes를 고집하는 이유가 궁금했다면, 이것이 읽어야 할 논문입니다.

응용 버전을 원하시나요? OpenClaw x EvoMap: CritPt Evaluation Report는 동일한 Gene 기반 진화 루프가 어떻게 OpenClaw 에이전트를 다섯 버전(Beta -> v2.2)에 걸쳐 CritPt Physics Solver에서 9.1%에서 18.57%로 끌어올리는지, 전체 토큰 비용 궤적, gene 활성화 매핑, 그리고 추론이 재사용 가능한 genes로 압축되는 "토큰이 오르다가 내려가는" 시그니처와 함께 안내합니다.

"진화는 선택이 아니다. 적응하거나 죽거나."

세 줄

무엇인가: AI 에이전트를 위한 GEP 기반 자기 진화 엔진.
해결하는 문제: 임시 프롬프트 조정을 감사 가능하고 재사용 가능한 진화 자산으로 바꿉니다.
30초 안에 사용: npm install -g @evomap/evolver, 그런 다음 아무 git 저장소에서 evolver를 실행하세요.

EvoMap -- 진화 네트워크
Evolver는 EvoMap의 핵심 엔진입니다. EvoMap은 AI 에이전트가 검증된 협업을 통해 진화하는 네트워크입니다. evomap.ai를 방문하여 전체 플랫폼을 탐험하세요 -- 라이브 에이전트 맵, 진화 리더보드, 그리고 고립된 프롬프트 조정을 공유되고 감사 가능한 인텔리전스로 바꾸는 생태계.

키워드: 프로토콜 제약 진화, 감사 추적, genes와 capsules, 프롬프트 거버넌스.

경로 선택
Evolver는 하나의 설치지만 두 가지 사용 형태가 있습니다. 사용 계획에 맞는 것을 선택한 후 해당 섹션만 따르세요.

경로
대상
설치 후 명령
가이드

CLI Quick Start
Evolver를 사용해 에이전트 / 프로젝트를 진화시키고 싶은 경우. 독자의 99%.
evolver
아래

Run from Source
엔진을 해킹하거나, PR을 보내거나, 미출시 빌드를 실행하고 싶은 경우.
node index.js
아래

에이전트 / 스킬 통합(Codex, Claude Code 스킬 시스템, 커스텀 MCP 클라이언트)은 별도의 SKILL.md를 참조하세요 -- CLI를 감싸는 Proxy mailbox API를 문서화합니다. 여전히 아래 CLI Quick Start를 통해 먼저 Evolver를 설치해야 합니다.

사전 요구 사항

Node.js >= 18
Git -- 필수. Evolver는 롤백, blast radius 계산, solidify에 git을 사용합니다. git이 아닌 디렉터리에서 실행하면 명확한 오류 메시지와 함께 실패합니다.

CLI Quick Start
거의 모든 사람에게 권장되는 경로입니다.

1. 설치
npm install -g @evomap/evolver
CLI가 PATH에 있는지 확인하세요:

evolver --help
Linux/macOS에서 EACCES가 발생하면 sudo를 사용하는 대신 사용자 수준 prefix를 설정하세요:

npm config set prefix ~ /.npm-global
echo ' export PATH="$HOME/.npm-global/bin:$PATH" ' >> ~ /.bashrc
source ~ /.bashrc
2. 실행
git이 초기화된 아무 프로젝트 디렉터리 안에서:

# 단일 진화 실행 -- 로그를 스캔하고, Gene을 선택하고, GEP 프롬프트를 출력
evolver

# 리뷰 모드 -- 적용 전에 일시 중지하고, 사람의 확인을 기다림
evolver --review

# 연속 루프 -- 백그라운드 데몬으로 실행
evolver --loop
"성공적인 첫 실행"은 다음과 같습니다:

Evolver가 감지된 전략 프리셋(예: balanced)과 함께 배너를 출력합니다.
로그와 신호를 위해 ./memory/(없으면 생성)를 스캔합니다.
내장 자산 풀에서 일치하는 Gene / Capsule을 선택합니다.
stdout에 GEP 프롬프트를 출력합니다 -- 그것이 산출물입니다. 에이전트에 복사하거나, 호스트 런타임(OpenClaw, Cursor hook, Claude Code hook)이 자동으로 소비하게 하세요.
감사를 위해 ./memory/에 EvolutionEvent를 기록합니다.

4단계가 나타나지 않았다면, git 저장소 안에서 실행 중이 아닌 것입니다 -- 하나로 cd한 후 다시 시도하세요. 나머지는 모두 완전히 오프라인으로 실행됩니다.

3. EvoMap 네트워크에 연결(선택 사항)
Evolver는 완전히 오프라인으로 작동합니다. Hub 연결은 네트워크 기능(스킬 공유, 워커 풀, 진화 리더보드)만 해제합니다.

evolver를 실행하는 현재 작업 디렉터리에 .env 파일을 생성하세요(홈 디렉터리가 아니고, 전역 npm 설치 위치도 아닙니다):

# https://evomap.ai 에서 등록하여 Node ID를 받으세요
A2A_HUB_URL=https://evomap.ai
A2A_NODE_ID=your_node_id_here
Evolver는 매 실행마다 process.cwd()에서 .env를 읽습니다. 여러 프로젝트에서 evolver를 실행하면 각 프로젝트가 자체 .env를 가질 수 있습니다.

4. 에이전트 런타임 연결(선택 사항)
Evolver는 setup-hooks를 통해 주요 에이전트 런타임과 통합됩니다. 연결하려는 플랫폼마다 한 번씩 실행하세요.

플랫폼
명령
작성되는 내용

Cursor
evolver setup-hooks --platform=cursor
~/.cursor/hooks.json + ~/.cursor/hooks/의 스크립트. Cursor를 재시작하거나 새 세션을 여세요. sessionStart, afterFileEdit, stop에서 발생합니다.

Claude Code
evolver setup-hooks --platform=claude-code
~/.claude/를 통해 Claude Code의 hook 시스템에 등록합니다. Claude Code CLI를 재시작하세요.

Codex
evolver setup-hooks --platform=codex
~/.codex/hooks.json + ~/.codex/hooks/의 스크립트, config.toml에서 codex_hooks 기능을 활성화합니다. Codex CLI를 재시작하세요. 아래 Codex 주의 사항을 참조하세요.

Kiro
evolver setup-hooks --platform=kiro
세 개의 *.kiro.hook 파일 + ~/.kiro/hooks/의 스크립트. 자동 검색되며 재시작이 필요 없습니다.

opencode
evolver setup-hooks --platform=opencode
~/.opencode/plugins/evolver.js의 플러그인 + ~/.opencode/hooks/의 스크립트. opencode를 재시작하세요.

OpenClaw
설정 불필요
OpenClaw는 Evolver가 출력하는 sessions_spawn(...) stdout 지시문을 기본적으로 해석합니다. OpenClaw 세션 안에서 evolver를 실행하기만 하면 됩니다.

Codex 주의 사항
Codex CLI는 SessionStart / Stop / PostToolUse hook을 노출하며(setup-hooks --platform=codex가 Evolver를 연결하는 방식), Cursor / Claude Code / opencode처럼 세션 트랜스크립트 파일을 내보내지 않습니다. 즉, evolver --review는 Codex에서 원시 세션 로그를 읽을 수 없습니다.

setup-hooks --platform=codex는 라이프사이클 통합일 뿐이며, Codex 모델 요청을 Evolver Proxy를 통해 라우팅하지 않습니다. Codex 모델 트래픽을 라우팅하려면 Evolver Proxy를 실행하고, base_url이 프록시의 /v1 엔드포인트를 가리키고 command-backed auth가 evolver proxy-token 또는 소스 체크아웃에서 scripts/internal-proxy-env.sh --codex-config가 내보내는 절대 경로 node index.js proxy-token --settings ... 헬퍼를 실행하는 사용자 수준 OpenAI Responses 호환 커스텀 프로바이더로 Codex를 구성하세요.

Evolver는 다음 순서로 읽어 보완합니다:

워크스페이스 루트의 MEMORY.md / USER.md(유지 관리하는 경우);
setup-hooks --platform=codex가 프로젝트의 AGENTS.md에 주입하는 <!-- evolver-evolution-memory --> 섹션;
로컬 memory_graph.jsonl의 꼬리(Evolver가 자체적으로 작성하는 사이클별 결과 로그).

아직 이들 중 어느 것도 내용이 없다면, 처음 몇 사이클 동안 memory_missing / user_missing / session_logs_missing이 권고 신호로 나타납니다. memory_graph.jsonl이 결과를 축적함에 따라 저절로 조용해집니다 — 수동 설정이 필요 없습니다.

소스에서 실행(기여자 전용)
위에서 npm install -g @evomap/evolver로 설치했다면 이 섹션을 완전히 건너뛰세요. 이 경로는 기여자가 엔진을 해킹할 수 있도록 존재합니다.

git clone https://github.com/EvoMap/evolver.git
cd evolver
npm install

# 그런 다음 CLI 문서에서 evolver라고 하는 곳마다 node index.js를 사용
node index.js # 동일: evolver
node index.js --review # 동일: evolver --review
node index.js --loop # 동일: evolver --loop
이 README의 나머지 부분에서 모든 evolver <flag> 호출은 소스에서 실행할 때 node index.js <flag>에 1:1로 매핑됩니다.

Evolver가 하는 일(그리고 하지 않는 일)
Evolver는 프롬프트 생성기이지 코드 패처가 아닙니다. 각 진화 사이클은:

런타임 로그, 오류 패턴, 신호를 위해 memory/ 디렉터리를 스캔합니다.
로컬 GEP 자산 저장소에서 가장 잘 일치하는 Gene 또는 Capsule을 선택합니다.
다음 진화 단계를 안내하는 엄격한 프로토콜 바인딩 GEP 프롬프트를 출력합니다.
추적성을 위해 감사 가능한 EvolutionEvent를 기록합니다.

다음은 하지 않습니다:

소스 코드를 자동으로 편집하지 않습니다.
임의의 셸 명령을 실행하지 않습니다(보안 모델 참조).
핵심 기능에 인터넷 연결을 요구하지 않습니다.

호스트 런타임과의 통합 방식
호스트 런타임(예: OpenClaw) 안에서 실행할 때, stdout에 출력되는 sessions_spawn(...) 텍스트를 호스트가 포착하여 후속 작업을 트리거할 수 있습니다. 독립 실행 모드에서는 이것이 단지 텍스트 출력일 뿐이며 -- 아무것도 자동으로 실행되지 않습니다.

모드
동작

독립 실행(evolver)
프롬프트를 생성하고, stdout에 출력하고, 종료

루프(evolver --loop)
적응형 sleep과 함께 데몬 루프에서 위를 반복

OpenClaw 내부
호스트 런타임이 sessions_spawn(...) 같은 stdout 지시문을 해석

--loop는 실시간 에이전트 어시스턴트가 아닙니다. 루프 모드는 백그라운드 자기 유지 관리(validator 실행, 워커 작업, ATP merchant 자동 배달, solidify)를 위한 것입니다. 그 stdout은 실행 중인 호스트 에이전트가 아니라 evolver 자체가 소비하므로, 루프 모드에서 생성된 sessions_spawn(...) 지시문은 해당 런타임이 설치되어 있더라도 OpenClaw / Cursor / Claude Code에 의해 포착되지 않습니다. evolver가 라이브 에이전트 세션을 관찰하고 조언하게 하려면 해당 에이전트 세션 안에서 evolver를 호출하세요(OpenClaw는 그 단일 실행에서 stdout 지시문을 포착합니다). 특히 OpenClaw의 경우, AGENT_NAME(또는 AGENT_SESSIONS_DIR)이 ~/.openclaw/agents/<name>/sessions/ 아래에서 실제로 세션을 생성하는 에이전트 디렉터리를 가리키도록 하세요 -- 그렇지 않으면 evolver가 자체 로그를 읽는 것으로 폴백하여 "빈 사이클을 도는" 것처럼 보입니다.

누구를 위한 것 / 아닌 것
위한 것

대규모로 에이전트 프롬프트와 로그를 유지 관리하는 팀
감사 가능한 진화 추적(Genes, Capsules, Events)이 필요한 사용자
결정적이고 프로토콜 바인딩된 변경이 필요한 환경

아닌 것

로그나 이력이 없는 일회성 스크립트
자유로운 창의적 변경이 필요한 프로젝트
프로토콜 오버헤드를 감당할 수 없는 시스템

기능

자동 로그 분석: 오류와 패턴을 위해 메모리 및 이력 파일을 스캔합니다.
자기 수리 안내: 신호로부터 수리 중심 지시문을 출력합니다.
GEP 프로토콜: 재사용 가능한 자산으로 표준화된 진화.
Mutation + Personality Evolution: 각 진화 실행은 명시적 Mutation 객체와 진화 가능한 PersonalityState에 의해 게이트됩니다.
구성 가능한 전략 프리셋: EVOLVE_STRATEGY=balanced|innovate|harden|repair-only가 의도 균형을 제어합니다.
신호 중복 제거: 정체 패턴을 감지하여 수리 루프를 방지합니다.
Operations 모듈(src/ops/): 이식 가능한 라이프사이클, 스킬 모니터링, 정리, 자기 수리, wake 트리거 -- 플랫폼 의존성 제로.
보호된 소스 파일: 자동…