EvoX Genesis：長期の自律的なソフトウェア進化のための再帰的AIシステム、ゼロから25万行のC compilerを構築
香港理工大学データサイエンス・人工知能学科のEvoXチームは、長期の自律的なソフトウェア進化のための再帰的AIシステムEvoX Genesisをリリースしました。
EvoX Genesisは、長期開発を維持するために永続的なagentに依存するやり方を脱却し、ソフトウェア世界そのものを進化させ続けます。
空のリポジトリから出発し、システムは1,019回のagentエピソードを経て、123.4時間で248,989行のC compilerを構築しました。モデルのtokenコストはわずか44.38ドルです。
ロングホライズン・コーディング：境界は動き続ける
コーディングagentの稼働時間は、単発の短いタスクから数十時間へと延伸しています。
OpenAIはCodexを空のリポジトリから約25時間連続で実行し、約3万行のコードを生成しました。
Anthropicは16個のClaude agentを使い、約2,000回のセッション、約2週間、約2万ドルのAPIコストをかけて、約10万行のC compilerをゼロから構築しました。
時間は長くなり、agentは増え、ソフトウェアは複雑になり続けています。
しかし研究の中心は依然としてagentにあります：
より強力なモデル、より長いコンテキスト、より永続的なメモリ、より多くのagent。
EvoXチームは問いの方向を変えました：
なぜagentは存続し続けなければならないのか？
本当に存続すべきは、agentが棲むソフトウェア世界の方ではないか？
123.4時間、25万行
私たちはEvoX Genesisを、実装が空のリポジトリから始めさせました。
目標はただ一つ：C compilerを構築すること。
123.4時間、1,019回のagentエピソード、248,989行のコード、そしてモデルのtokenコストはわずか44.38ドルでした。
最終的に、構築されたcompilerはc-testsuiteの220/220、LLVMテストケースの32/36、Csmithランダムプログラムテストの93/93に合格しました。
そこに補完を待つ既存のcompilerはありません。ゼロから始めたのです。
図1：C compilerの実験結果 / コード規模、稼働時間、agentエピソード、コスト、テスト結果
（DeepSeek V4 Flashモデルを使用）
agentを存続させない——ソフトウェア世界を存続させる
複雑なソフトウェアの寿命は、単一のagentセッションよりも自然に長くなります。
EvoX Genesisはソフトウェアを、再帰的に展開し続けるソフトウェア世界として組織します：
上位のagentが目標を分解し、新しいagentがそれぞれの局所的な位置で作業を完了します；
結果が検証されると、ソフトウェアのバージョン履歴に入り、次の開発ラウンドにおける現実となります。
そしてagentは消えてもよく、
新しいagentが、すでに形になったソフトウェア世界から続けていきます。
存続するのは、ある会話でも、際限なく成長するスクラッチパッドでも、常にオンラインの「マスターエージェント」でもありません。
存続するのは、コード、構造、制約、検証結果、そしてすでに起きた歴史です。
存続するのはagentではなく、ソフトウェア世界です。
Agent does not persist. Its validated consequences do.
これが、EvoX Genesisが長期の自律的なソフトウェア進化を持続させる仕組みです。ユーザーにとって、これは非常にシンプルなことを意味します：
agentを構築する必要はなく、ソフトウェアに何になってほしいかを記述するだけです。
agent、役割、ワークフローを事前に設計する必要も、完全なタスクツリーを手作業で分解する必要もありません。
ユーザーはソフトウェア開発目標を短い文章で記述するだけでよく、
タスクの分解、agentの生成、再帰の展開、結果の検証は、すべてEvoX Genesis自身が行います。
図2：Persistent Recursive Worldの概念図 / agentは生まれ、行動し、消える；ソフトウェア世界は展開し続ける
モデルは交代できる、ソフトウェア世界は続く
この連続性は、同じモデルを使い続けることすら要求しません。
別の一連の実験では、GLM 5.2が構築を始めたソフトウェア世界を、DeepSeek V4 Flashに引き継いで開発を続けさせました。
最終的に、保持されたLLVM SingleSourceテストの1,820/1,820に合格しました。
モデルは交代でき、agentも交代できる——ソフトウェア世界は続いていきます。
図3：GLM 5.2 → DeepSeek V4 Flashのクロスモデル継続実験
ゼロからも、歴史を継いでからも
ゼロからの構築は、ソフトウェアライフサイクルの一端にすぎません；
もう一端は、長年存在し、構造と歴史に富んだソフトウェア世界です。
私たちはEvoX GenesisをMESA——長年開発が続けられてきた恒星進化の科学計算システム——に適用しました。
実験は13のFortranモジュール、合計139,414行を対象とし、
EvoX Genesisはそれらを対応するRust cratesへリファクタリングしました。モデルのtokenコストは約10.6ドルです。
ソフトウェア世界は無から創造されることもできれば、歴史を継いで変化し続けることもできます。
図4：MESA Fortran → Rust、13モジュール、139,414行のコード、10.6ドル
コスト優位は時間とともに複利で積み上がる
長期のソフトウェア開発は、コストが線形に増え続けることを意味しません。
EvoX Genesisでは、検証済みのコード、構造、開発履歴が蓄積され続け、次のラウンドの作業の基盤になります。後続のagentはプロジェクト全体をゼロから再理解する必要がなく、既存の情報の多くはそのままキャッシュして再利用でき、キャッシュヒット率は最大97.4%に達します。
システムが動き続けるほど、再利用可能な開発状態は豊かになり、冗長な計算は減り、開発の単価はむしろ下がっていきます。
これは時間とともに積み上がるエンジニアリングの複利です。
EvoX Genesisはオープンソース化されました
プロジェクトはオープンソースで、Windows、macOS、Linux向けのインストールパッケージが提供されています。
🌐 公式サイト：
🔗 GitHub：
https://github.com/EMI-Group/genesis
↓ ダウンロード：
https://github.com/EMI-Group/genesis/releases
▤ 論文：
https://arxiv.org/abs/2608.10450
🌐 QQグループ：297969717
agentは去り、ソフトウェア世界は進化し続ける
EvoX Genesis
参考：
OpenAI, Run long horizon tasks with Codex (2026).
Anthropic, Building a C compiler with a team of parallel Claudes (2026).