Infini-ai lab presenta Hermit, un nuevo marco de código abierto para la adaptación de agentes de IA

Infini-AI Lab ha lanzado Hermit, un marco de adaptación de harness de código abierto diseñado para permitir que los agentes de IA se adapten a nuevas tareas sin necesidad de realizar un ajuste fino o bifurcar el harness. El marco, lanzado en la versión 0.1.0 el 25 de octubre de 2026, permite a los desarrolladores entrenar un 'adaptador de harness' externo manteniendo el modelo y el harness del agente sin cambios. El investigador de CMU, Haizhong Zheng, anunció el lanzamiento en X el 27 de octubre. Hermit admite múltiples métodos de evolución, incluidos GEPA, SkillOpt y MWM, y se planean métodos adicionales como ACE y ReHarness para futuras actualizaciones. El marco permite que los adaptadores almacenen instrucciones, habilidades, memoria y lógica de coordinación, e incluso puede funcionar como un repositorio completo. El entrenamiento utiliza un bucle de estilo RL, con un entrenador que evalúa las salidas y un Evolutor que propone nuevas versiones del adaptador. Los resultados de las pruebas de referencia muestran mejoras significativas, con MWM logrando una precisión del 0,795 en tareas de bases de datos y 3,08 big blinds por mano en póker. Los desarrolladores pueden instalar Hermit a través de PyPI o clonar el repositorio, con soporte para múltiples backends, incluidos Fireworks y OpenAI.