Projekt SCOPE (Self-evolving Context Optimization via Prompt Evolution) je inovativní open-source framework pro automatickou optimalizaci instrukcí (promptů) používaných AI agenty. Jeho cílem je převést statické, ručně psané prompty na dynamické, sebevylepšující se systémy, které se učí z vlastní zkušenosti.

🔍 1. Základní princip fungování

SCOPE sleduje každý krok agenta (úspěšný i neúspěšný) a na základě toho:

• Detekuje chyby nebo kvalitativní nedostatky,
• Generuje více kandidátních „pokynů“ (guidelines),
• Vybere nejlepší z nich,
• Začlení jej do systémového promptu pro budoucí kroky.

Tím vzniká uzavřená smyčka učení: akce → zpětná vazba → vylepšení → lepší akce.

🧠 2. Dvouvrstvá paměť (Dual-Stream Memory)

SCOPE rozlišuje dva typy naučených pravidel:

• Taktická (Tactical): Specifická pro konkrétní úkol, dočasná (pouze v paměti). Příklad: „Tento API endpoint má limit 10 požadavků za minutu.“
• Strategická (Strategic): Platí napříč různými úkoly, ukládána na disk (./scope_data/). Příklad: „Vždy validuj JSON před jeho zpracováním.“

Tento přístup umožňuje přenos znalostí mezi úkoly a dlouhodobé učení.

⚙️ 3. Klíčové technické vlastnosti

• Automatické generování pravidel: Bez lidského zásahu.
• Best-of-N selekce: Generuje více variant pokynu a vybere tu nejlepší.
• Optimalizace paměti: Automaticky odstraňuje duplikáty, řeší konflikty a konsoliduje pravidla.
• Univerzální podpora modelů: Funguje s OpenAI, Anthropic, Google, lokálními modely (Llama, Mistral atd.) přes LiteLLM.
• Konfigurovatelné parametry:
  • Threshold důvěry pro přijetí nového pravidla („low“, „medium“, „high“),
  • Režim analýzy („efficiency“ vs. „thoroughness“),
  • Maximální počet pravidel na úkol/doménu.

🧪 4. Použití v kódu (jednoduchý příklad)

(Příklad kódu byl vynechán, aby se dodržel formát obsahu.)

💡 Důležité: Strategická pravidla se načítají při inicializaci agenta, což umožňuje cross-task learning.

📈 5. Výhody pro vývojáře a výzkumníky

• Snížení závislosti na manuálním ladění promptů.
• Zlepšení robustnosti a spolehlivosti agentů v reálných scénářích.
• Transparentní a auditovatelné pravidlo (každý pokyn je čitelný text).
• Snadná integrace do existujících architektur agentů.
• Podpora experimentace: lze testovat různé modely, prahy, režimy.

📚 6. Vědecký a komunitní kontext

• Publikováno jako výzkumný článek: „SCOPE: Prompt Evolution for Enhancing Agent Effectiveness“ (arXiv:2512.15374, 2025).
• Licence: MIT (komerční i nekomerční použití povoleno).
• Komunitní přístup: Dobře dokumentovaný kód, testy, příklady, podpora vlastních modelových adaptérů.

🎯 7. Potenciální aplikace

• Autonomní agenty pro zákaznickou podporu, výzkum, kódování.
• Finanční analýza (např. projekt FinSight z Machine Intelligence).
• Robotika a řízení – kde chyby mají vysoké náklady.
• Vzdělávací nástroje – agenty, které se učí přizpůsobovat vysvětlení uživateli.

✅ Závěr

SCOPE představuje významný krok směrem k autonomním, sebevylepšujícím se AI agentům. Místo nekonečného ručního ladění promptů nabízí data-driven, iterativní přístup, který:

• Ušetří čas vývojářům,
• Zvýší kvalitu a spolehlivost agentů,
• Umožní dlouhodobé učení z reálných interakcí.

Je to jedna z mála prakticky použitelných implementací „prompt engineering as a learning process“, a proto má vysoký potenciál pro širší uplatnění v průmyslu i výzkumu.

Pokud máte zájem o integraci SCOPE do konkrétního projektu nebo porovnání s jinými systémy (např. DSPy, LMQL, AutoPrompt), dejte vědět!