种子代理：从中一个代理可以成长的最小起点。这里没有框架。整个冻结层是 seed.py — 一个小循环，它将语言模型连接到恰好一个工具（exec，运行 bash），并从代理自己拥有并可能重写的文件加载其系统提示。代理通常从框架中获得的所有内容 — 工具、记忆、技能、约定 — 必须由代理自己每次会话逐步培养到其 self/ 目录中。首先运行 mkdir my-agent && cd my-agent uvx --from git+https://github.com/vivekhaldar/seed.git seed 第一次运行会将 seed.py 和 run_seed.sh 复制到该目录（决不覆盖已存在的文件），发芽 self/SELF.md，并将这些文件一起提交到此处的一个新的 git 仓库中 — 循环是此个体历史的一部分，而不只是 self/。然后它会将您放入一个 REPL 中。开始交流。代理希望保留的所有内容必须写入 self/ — 会话是短暂的，其他任何内容都不会存活。使用本地运行器返回同一代理 — 无需再次 uvx：./run_seed.sh ./run_seed.sh -m gemini-2.5-pro 每个会话的逐字记录都会记录到 self/sessions/*.json 中（在每轮之后更新）。这是一个飞行记录仪，而不是记忆：代理在启动时从不加载它，但您可以阅读它 — 代理可能会培养工具来研究自己的过去。一个种子，多个个体：您种植的每个目录培养出一个不同的代理，基于它所经历的事情而发散。配置模型和键完全由 llm（Simon Willison 的库）处理。默认模型是 openai-codex/gpt-5.6-sol，该模型使用来自 Codex CLI 的 ChatGPT 登录：codex login # 每台机器一次性 ./run_seed.sh # 使用 openai-codex/gpt-5.6-sol ./run_seed.sh -m gemini-2.5-pro # 或者为一个会话覆盖它 捆绑的提供者：通过 Codex 订阅或 API 密钥的 OpenAI、Anthropic、Gemini 和 OpenRouter（一个 OpenRouter 密钥解锁数百个模型）。设计 为什么它是这样形状的 — McCarthy 的元循环评估、同构性质、前期艺术以及我们自觉接受的风险：docs/DESIGN.md。