SCOPE — 自己進化型コンテキスト最適化フレームワーク

AI/ML
SCOPE — 自己進化型コンテキスト最適化フレームワーク

SCOPE — 自己進化型コンテキスト最適化フレームワーク

SCOPEは「Self-evolving Context Optimization via Prompt Evolution」を掲げる、エージェントの実行トレースから学習して自動的にプロンプト（コンテキスト）を最適化するためのフレームワークです。プロンプトの改良を自律的に行う仕組みを提供し、評価ループやトレース解析を通してプロンプト設計を効率化します。研究・実験用途に適したPythonベースの軽量実装が特徴です。（約300字）

https://github.com/JarvisPei/SCOPE

概要

SCOPE（Self-evolving Context Optimization via Prompt Evolution）は、エージェントの実行トレースを活用してプロンプト（入力コンテキスト）を自動的に最適化することを目的としたフレームワークです。リポジトリの説明によれば、プロンプトの改良を「進化」的アプローチや反復的な評価ループで実施し、実行ログや出力の差分から学習してより良い指示文やコンテキスト構造を生成します。Pythonで実装されており、研究・プロトタイプ作成に適した設計が取られているため、LLMベースのエージェント運用やプロンプト調整の自動化を試みたい開発者に有用です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 4
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 4
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 13
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • エージェントの実行トレース（ログ）を入力としてプロンプト改良を行う自己進化的フレームワーク設計
  • プロンプト進化（Prompt Evolution）という概念に基づく自動化された最適化ループを想定
  • Pythonベースで実験・拡張しやすい軽量構成とサンプルコードを含むリポジトリ構成
  • APIやクイックスタートの記載があり、導入が比較的容易（README参照）

技術的なポイント

SCOPEは「プロンプトを手動で試行錯誤する代わりに、実行結果から学んで自動で改善する」ことを狙いとしています。READMEやプロジェクト名から読み取れる主要な技術的要素は以下の通りです。

  • トレース駆動の最適化：エージェントの実行時に得られる入力・出力・中間状態（トレース）を解析し、どの部分の指示やコンテキストが結果に影響を与えたかを評価します。トレース情報を基に、プロンプトのどの要素を変更すべきかを推定する仕組みが想定されています。
  • 進化的・反復的改善ループ：SCOPEの「Prompt Evolution」という命名から、世代的アルゴリズム（突然変異や交叉）、あるいは局所探索を繰り返すループでプロンプト候補を生成→評価→選抜するフローを採用している可能性があります。評価基準（フィットネス）は、タスクの達成度・出力の品質・コスト（API呼び出し回数）などを組み合わせることが多いです。
  • 評価とフィードバックの設計：自動最適化の要は評価関数です。SCOPEではエージェントの出力をスコア化し、そのフィードバックを用いてプロンプト候補を更新する設計が考えられます。評価にはLLM自身による自己評価や、ヒューリスティックなルール、あるいは外部の評価器（分類器や正解データとの照合）が用いられます。
  • 拡張性と実験性：Python実装により、カスタム評価関数、トレースの取り方、世代操作（変異・交叉・選択）の戦略を容易に差し替えられる設計であることが期待できます。研究用途では異なる進化戦略やメタ学習的手法を組み合わせる実験がしやすいです。
  • 実運用での注意点：自動でプロンプトを改変する際は、想定外の副作用（安全性やバイアスの増幅、コスト増大）に注意する必要があります。また評価ループが多くのAPI呼び出しを伴う場合、実行コストが高くなるため、シミュレーションや部分的な評価で効率化する工夫が求められます。

技術的には、SCOPEは「観測→評価→生成（改良）」の閉ループを回すことでプロンプト品質を高める、いわばメタ学習的なアプローチに位置づけられます。実装面ではトレースの収集・正規化、候補プロンプトの表現（テンプレートやトークンレベルの編集）、評価スコアの算出、改良戦略のアルゴリズミング、そして結果のログ保存と可視化が主要な構成要素となるでしょう。これらをモジュール化することで、異なるタスクやモデルに対して再利用可能なパイプラインを構築できます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .env.template: file
  • .github: dir
  • .gitignore: file
  • .pre-commit-config.yaml: file
  • CHANGELOG.md: file

…他 8 ファイル

（READMEにはインストール、クイックスタート、API参照などのセクションが用意されていることが示されています。assetsにロゴ画像が含まれているため、ドキュメントと一緒に視覚要素も管理されています。）

まとめ

プロンプト最適化を自動化する研究・プロトタイプ向けの実験的フレームワーク。拡張して独自の評価戦略を試せる。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

SCOPE Logo

Self-evolving Context Optimization via Prompt Evolution

A framework for automatic prompt optimization that learns from agent execution traces

Installation • Quick Start • How It Works • API •