labrat

介绍

labrat 是一个本地优先的运行时框架，旨在解决传统单线程AI代理在复杂、长期研究任务中探索能力有限的问题。它将Claude Code或Codex等模型作为操作接口，通过构建一个包含基线、评估器和挑战的“实验室”，让多个想法家族并行竞争计算资源，持续运行数小时甚至更久，以寻找更优的解决方案。

使用 labrat，你需要先定义一个明确的问题、一个可运行的基线实验和一个可量化的评估指标。框架会自动管理一个工作队列，让不同的“想法家族”（例如不同的提示策略、模型微调方法或工作流变体）并行探索。每个家族通过在主指标上取得进步来获得“资金”，用于繁衍后代；而通过赢得预先设定的、更具挑战性的“决定性测试”，则可以获得额外的地位和资源。

它非常适合那些需要系统性探索解决方案空间、且评估标准明确的研究者、工程师或数据分析师。例如，优化分类器性能、迭代提示工程组合、搜索检索策略，或比较不同工作流在特定困难场景下的表现。

建议从官方提供的NLP情感分析示例开始，快速理解其工作流。注意，labrat 要求问题具备清晰、可重复运行的实验边界和一致的评分机制，对于模糊或探索性过强的问题可能不是最佳选择。