Autoswarm: Lokale LLM-Agenten optimieren sich selbst via Reflect-and-Rewrite
Autoswarm ist ein Open-Source-Hobby-Projekt von Reddit-Nutzer /u/Rude_Substance_8904, das lokale LLM-Agenten durch einen kontinuierlichen Reflect-and-Rewrite-Mechanismus selbstoptimierend macht. Der Ansatz wurde zunächst auf dem TerminalBench-Leaderboard erprobt: Auf einem 10-Task-Subset stieg die Erfolgsrate von rund 30 % auf rund 90 %. Der Kern des Systems ist ein kleiner Proxy, der alle Chats mit dem lokalen Modell mitloggt. Der CLI-Befehl `autoswarm reflect` lässt dasselbe Modell die Logs auswerten, destilliert daraus konkrete Lektionen und schreibt sie in eine Datei namens skills.yaml. Diese Lektionen werden automatisch in den System-Prompt zukünftiger Gespräche injiziert. Die Integration ist auf LM Studio ausgelegt: Nach Installation per pip und `autoswarm doctor` zur Verbindungsprüfung startet `autoswarm start` den Proxy auf Port 8080 und erkennt Upstream-Server sowie Modell automatisch. Das Projekt befindet sich in aktiver Entwicklung und ist unter github.com/arteemg/autoswarm verfügbar.
- Performance-Sprung auf TerminalBench: 10-Task-Subset von ~30 % auf ~90 % durch den Reflect-Loop
- Kernkomponente skills.yaml speichert destillierte Lektionen, die in künftige System-Prompts fließen
- Proxy lauscht standardmäßig auf Port :8080 und erkennt LM Studio-Server automatisch
- CLI-Befehl `autoswarm doctor` prüft, ob LM Studio erreichbar ist
- Aktives Hobby-Projekt, Repository: github.com/arteemg/autoswarm
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