EvoX ランタイムの完全なワークフロー

EvoX ランタイム（Runtime）は単発の推論呼び出しではなく、 進化的探索 に向けた閉ループ実行システムです。モデルの能力、ツールの能力、環境からのフィードバックを、持続的に稼働するパイプラインへと組織化します。モデルが候補を提案し、Runtime が候補を実際の計算に変換し、環境が観測可能な結果を返し、進化の仕組みがそれに基づいて選択を行い、永続化システムが検証済みの成果を次ラウンドの探索の出発点として蓄積します。

閉ループの6つの環節

• モデルが候補を提案：現在の問題定義、履歴状態、制約に基づき、パラメータレベル、演算子レベル、戦略レベル、さらにはプログラムレベルの候補を生成し、探索空間のどの入口から入るかを決定します。
• ツールが実行され環境変化を引き起こす：Runtime が評価器、シミュレーション／代理モデル、演算子ライブラリ、ワークフローを呼び出し、候補を実際の計算と観測可能な環境変化へと変換します。
• 環境がフィードバックを返す：タスク環境が指標、制約違反、失敗パターン、実行軌跡を提示します。これらの信号はスコアリングに用いられるだけでなく、次ラウンドの提案を導くためにも用いられます。
• 進化の仕組みが選択を完了する：個体群更新、変異／交叉、Pareto または選好選択を通じて、価値の高い候補を保持し、価値の低い候補を改変または淘汰します。
• Runtime が計算を組織する：モジュールのオーケストレーション、状態管理、スケジューリング、異種計算資源の割り当て、再現可能な実行を担い、アルゴリズムと問題を疎結合にしてオンデマンドに組み合わせます。
• 永続システムが成果を継承する：Agent コンテキストをまたいでプロジェクトレベルの状態を保存し、厳格な検収によってどの結果が信頼できるベースラインとして蓄積されるかを決定します。

過小評価されがちな2つの仕組み

Agent コンテキストをまたぐプロジェクトレベルの永続化：単一セッションのコンテキストは対話の終了とともに消えてしまいますが、進化に必要なのはセッションをまたいだ蓄積です。EvoX は候補、評価記録、結論をプロジェクトレベルのストレージに書き込むことで、新しい Agent セッションが履歴を直接読み込み、完了済みの作業を繰り返さずに済むようにします。

厳格な検収と歴史の継承：すべての結果がベースラインに入る価値があるわけではありません。検収ゲートウェイが指標、制約、再現性をチェックし、合格したバージョンのみが履歴に書き込まれ、後続のラウンドに継承されます。これにより、継承は信頼できる加速装置となり、誤りの増幅装置にはなりません。

閉ループの意義

この閉ループがあれば、次のラウンドの探索はゼロから始める必要がなく、検証済みの成果の上で進化を続けられます。モデルは可能性を提案することを担い、システムは検証・選択・蓄積を担う——これこそが AI Native 科学研究の持続的な稼働基盤です。