seed, 에이전트 최소 시작점…자기 자신을 재작성하는 루프
Seed: Minimal, self-modifying agent harness
비벡 할다르(Vivek Haldar)가 공개한 seed는 에이전트가 스스로 성장할 수 있는 최소한의 시작점을 제공하는 오픈소스 프로젝트다. 전체 고정 레이어는 약 150줄의 seed.py로, 언어 모델을 단 하나의 도구(exec, bash 실행)에 연결하고 시스템 프롬프트를 에이전트가 소유하고 재작성할 수 있는 파일에서 불러온다. 프레임워크가 제공하는 도구·메모리·스킬·규칙은 모두 에이전트가 세션마다 self/ 디렉터리에 직접 성장시켜야 한다. 첫 실행은 seed.py와 run_seed.sh를 현재 디렉터리에 복사하고(기존 파일은 덮어쓰지 않음) self/SELF.md를 생성한 뒤 새 git 저장소에 커밋한다. 기본 모델은 openai-codex/gpt-5.6-sol로, Codex CLI의 ChatGPT 로그인을 사용하며 -m 옵션으로 gemini-2.5-pro 등으로 교체할 수 있다. 모든 세션의 축어적 기록은 self/sessions/*.json에 저장되지만, 이는 비행 기록 장치일 뿐 부팅 시 로드되지 않는다.
come back to the same agent with the local runner — no need to uvx again
HN 토론
20- lnenad
요즘 여기에 올라오는 많은 것들과 마찬가지로, 이 readme에는 *왜*라는 부분이 없는 것 같아요. 왜 이걸 써야 하는지, 이 접근 방식의 이점은 무엇인지 말이죠. 정말 모델이 주변에 이국적인 도구를 만들도록 해야 할까요? 아니면 exec/web_search/web_fetch가 사용 사례의 90%에 충분하지 않나요? 제 에이전트가 pi/opencode용 새 플러그인이나 도구를 작성할 수 없는 건가요?
- azath92
지난 몇 년 동안 크고 산만한 것을 쉽게 만들 수 있었던 점을 감안할 때, 이 아이디어의 간결함과 명확성이 마음에 듭니다. 아주 단순하게 유지되었으면 좋겠고, 작성자나 다른 분이 이것을 사용하면서 어떤 복잡성이 발생하는지 말해줄 수 있는지 궁금합니다. 초기 복잡성으로 씨앗 자체를 부풀리기보다는요. 저는 예를 들어 pi 프레임워크로 단순하게 시작하고 도구가 생겨나게 하는 것을 생각해 왔는데, 이것은 시작하기에 훨씬 더 날씬해서, 여기서 시작하는 것이 더 흥미롭거나 유용할지 아닐지 궁금합니다.
- Hyperlisk
방금 이것에 대해 썼습니다. 정확히 이것은 아니지만, 저장소가 어떻게 당신의 스웜이 될 수 있고 본질적으로 당신의 하네스가 될 수 있는지에 대해요. 저장소 내에서 Gitea/GitHub Actions와 에이전트 러너 컨테이너를 사용하면 에이전트가 하루 24시간 내내 저장소에서 작업할 수 있습니다. 그뿐만 아니라, 컨테이너화된 세계에서는 공유 스토리지를 통해 그들의 두뇌를 연결할 수 있습니다. Antigravity를 사용하면 '두뇌'와 그 대화 디렉토리를 에이전트 러너와 공유할 수 있고, 모든 것의 전체 기록을 얻을 수 있습니다. 그것을 구축하면서 우리는 이제 막 시작했다는 것이 분명해집니다!