// agents · Human-Agent-Society/reef

reef

reef — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от Human-Agent-Society (Human-Agent-Society/reef на GitHub). У него 7 504 звезды на GitHub и 698 форков, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.

Reef — infrastructure for continually self-improving agents: weight-training and harness-evolving deployments.

★ 7,5 тыс. звёзд⑂ 698 форковApache-2.0обновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
Human-Agent-Society/reef
Звёзды GitHub
7 504
Форки
698
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
8 октября 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your goal

    Choose your improvement path — weight training, harness evolution, or both — and identify which agent traffic and feedback signals will drive it.

  2. Get the project

    Clone Human-Agent-Society/reef from GitHub (or use the install path in the run steps below) and skim its README for the parts relevant to your goal.

  3. Install and configure

    Install reef-infra from PyPI for use, or clone and install from source for development and the full recipes.

  4. Run your first task

    Stand up a minimal deployment, send a provider-compatible inference request through it, then send an outcome report and confirm the loop records it.

// возможности

Почему его любят

Two improvement paths

Supports weight-training deployments and harness-evolving deployments, so improvement can target the model or its scaffolding.

Provider-compatible inference

Your agent sends provider-compatible inference requests through Reef, keeping the integration surface familiar.

Outcome reporting loop

Clients send reports about inference outcomes back to Reef, closing the loop that continual improvement needs.

Fits your existing stack

Designed to slot into an agent stack you already run, rather than replacing your agent framework.

Recipes and examples

Ships recipes and examples for the documented deployment patterns.

PyPI or source install

Install reef-infra from PyPI, or from source with uv, including an optional slime extra for the training path.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Get the source from the official GitHub repository for reef.

    git clone https://github.com/Human-Agent-Society/reef.git
    cd reef
  2. Install from PyPI

    Install the published package as the README's installation section shows.

    uv pip install reef-infra
  3. Or install from source

    Clone the repository and install it in editable mode (with the training extra if you need it).

    git clone https://github.com/Human-Agent-Society/reef.git
    cd reef
    uv pip install -e .
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains reef?

Human-Agent-Society, through the Human-Agent-Society/reef repository, with the site at reefinfra.ai.

Is reef free to use?

Yes — the project is open source under the Apache-2.0 license as recorded for this listing. See the license terms for any conditions on redistribution.

Does reef need a paid API key?

Reef's inference path is provider-compatible, so model calls use your configured provider and keys; Reef itself is free and Apache-2.0 licensed.

How does Reef compare to a standard agent framework?

Frameworks help you build and run an agent once. Reef is infrastructure for what happens next — collecting inference outcomes and continually improving weights or harness — so it complements a framework rather than competing with it.

How do I get started with reef?

Clone the repository (or use the documented installer), follow the install and configure steps on this page, and run the smallest real task first — stand up a minimal deployment, send a provider-compatible inference request through it, then send an outcome report and confirm the loop records it.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

evolver

A GEP-powered self-evolving engine for AI agents — auditable evolution with Genes, Capsules and Events.

★ 9,1 тыс. звёздGPL-3.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

Raven

The harness of harnesses: a persistent, self-evolving multi-agent ecosystem built for RSI.

★ 5,3 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

EvoAgentX

EvoAgentX — a framework for building self-evolving ecosystems of AI agents.

★ 3,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

webcmd

Self-learning browser infrastructure for AI agents — sites remembered, so agents stop rediscovering the web

★ 2,7 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

PraisonAI

PraisonAI 🦞 — Hire a 24/7 AI Workforce. Stop writing boilerplate and start shipping autonomous self-improving agents that research, plan, code, and execute t…

★ 9,1 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

MemOS

Self-evolving memory OS for LLMs and agents: persistent graph memory, hybrid retrieval, skill reuse.

★ 11,8 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если reef вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к reef — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить reef

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.