हर्मेस एजेंट पर चीनी टीम के एवोमैप इवोल्वर की नकल करने का आरोप

मुख्य बातें

• समयरेखा प्राथमिकता: ईवोमैप ने 1 फरवरी, 2026 को ईवोल्वर इंजन और जीईपी प्रोटोकॉल ओपन-सोर्स किया; नूस रिसर्च के हर्मीस एजेंट ने कुछ हफ्तों बाद अत्यधिक समान स्व-विकास सुविधाएँ पेश कीं।
• मूल आरोप: तीन-परत मेमोरी सिस्टम, अनुभव-से-कौशल निष्कर्षण लूप, आवधिक चिंतन तंत्र और डायनामिक स्किल लोडिंग में महत्वपूर्ण आर्किटेक्चरल ओवरलैप — हर्मीस द्वारा ईवोमैप को शून्य सार्वजनिक श्रेय के साथ।
• तकनीकी अंतर: ईवोमैप नेटवर्क-स्तरीय जीन प्रसार और क्रॉस-एजेंट विरासत पर जोर देता है; हर्मीस डीएसपीवाई + जीईपीए और स्थानीय मार्कडाउन/एसक्यूएलाइट संग्रहण का उपयोग करके एकल-एजेंट आजीवन गहन शिक्षा पर केंद्रित है।
• स्वतंत्र निर्णय: प्रत्यक्ष कोड कॉपी करने का कोई सबूत नहीं; समानताएँ संभवतः एक ही उद्योग की चुनौतियों को हल करने वाले अभिसरण डिज़ाइन का परिणाम हैं, हालाँकि ओपन-सोर्स समुदाय उचित श्रेय के लिए दृढ़ता से आह्वान करता है।
• वर्तमान प्रभाव: हर्मीस एजेंट ने तेजी से दसियों हज़ार गिटहब स्टार हासिल किए, जबकि ईवोमैप की विस्तृत तुलना ने चीनी एआई समुदायों में व्यापक चर्चा शुरू कर दी।

स्व-विकसित एआई एजेंटों का उदय और उभरता विवाद

2026 में, एआई एजेंट स्टेटलेस टूल से स्थायी मेमोरी और स्वायत्त सुधार वाली प्रणालियों में विकसित हो रहे हैं। पारंपरिक एजेंट सत्रों के बीच सब कुछ भूल जाते हैं, जिससे दोहराव वाला काम और खराब दीर्घकालिक प्रदर्शन होता है। नूस रिसर्च का हर्मीस एजेंट और ईवोमैप ईवोल्वर दोनों इस चुनौती का समाधान करते हैं, एजेंटों को अनुभव से सीखने, पुन: प्रयोज्य कौशल निकालने और निरंतर विकसित होने में सक्षम बनाकर।

हालाँकि, अप्रैल 2026 में, चीनी ईवोमैप टीम ने सार्वजनिक रूप से हर्मीस एजेंट पर उनके पहले के ओपन-सोर्स आर्किटेक्चर की नकल करने का आरोप लगाया, जिससे वैश्विक ओपन-सोर्स और चीनी डेवलपर समुदायों में गर्म बहस छिड़ गई।

ईवोमैप ईवोल्वर: प्रारंभिक चीनी नवाचार

ईवोमैप (evomap.ai), एक परियोजना जो चीनी डेवलपर्स द्वारा सामना की जाने वाली प्लेटफ़ॉर्म मॉडरेशन चुनौतियों को संबोधित करने में निहित है, ने 1 फरवरी, 2026 को ईवोल्वर इंजन और जीनोम इवोल्यूशन प्रोटोकॉल (जीईपी) जारी किया।

ईवोल्वर/जीईपी की मूल संरचना:

• तीन-परत मेमोरी सिस्टम: तथ्य, प्रक्रियात्मक कौशल (जीन/कैप्सूल) और घटना इतिहास।
• विकास चक्र: स्कैन → चयन → उत्परिवर्तन → मान्यता → ठोसीकरण, अंतर्निहित आवधिक चिंतन के साथ।
• नेटवर्क-स्तरीय प्रसार: कौशल और सुधार वैश्विक स्कोरिंग और एक स्टेट मशीन के माध्यम से एजेंटों में स्वचालित रूप से फैलते हैं।
• कार्यान्वयन: नोड.जेएस-आधारित जेएसओएन संरचनाओं के साथ, ऑडिट योग्य और साझा करने योग्य "जीन" के लिए डिज़ाइन किया गया।

इस परियोजना ने चीनी एआई हलकों में ठोस पकड़ बनाई, लगभग 1,800 गिटहब स्टार तक पहुँचते हुए एक विकेंद्रीकृत वैश्विक एजेंट विकास नेटवर्क बनाने का लक्ष्य रखा।

नौस रिसर्च का हरमीज़ एजेंट: तेज़ अपनाव और विशेषताएं

नौस रिसर्च, हरमीज़ मॉडल श्रृंखला के रचनाकारों ने, हरमीज़ एजेंट को 25 फरवरी, 2026 को एक एमआईटी-लाइसेंस्ड, मॉडल-अग्नोस्टिक सेल्फ-होस्टिंग फ्रेमवर्क के रूप में लॉन्च किया। इस प्रोजेक्ट ने जल्दी ही गिटहब पर काफी सितारे जमा किए और टेलीग्राम, डिस्कॉर्ड, स्लैक और सीएलआई के साथ एकीकरण का समर्थन करता है।

हरमीज़ एजेंट की मुख्य विशेषताएं:

• अंतर्निहित लर्निंग लूप: टास्क परिणामों से SKILL.md फाइलों को स्वचालित रूप से निकालता है और फुल-टेक्स्ट सर्च के साथ SQLite में स्थायी मेमोरी संग्रहीत करता है।
• स्किल्स इकोसिस्टम: v0.2.0 तक 70 से अधिक पुनः प्रयोज्य स्किल्स, जिनमें डायनेमिक लोडिंग और सेल्फ-इम्प्रूवमेंट गाइड शामिल हैं।
• ऑप्टिमाइजेशन स्टैक: DSPy + GEPA (एक अकादमिक जेनेटिक-पारेटो प्रॉम्प्ट एवोल्यूशन फ्रेमवर्क) द्वारा संचालित, जिसमें कोड-लेवल बदलावों के लिए वैकल्पिक डार्विनियन एवोल्वर शामिल है।
• सिंगल-एजेंट फोकस: व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए गहरे निजीकरण और क्रॉस-सेशन ज्ञान प्रतिधारण पर जोर देता है।

"वह एजेंट जो आपके साथ बढ़ता है" के रूप में स्थापित, हरमीज़ एजेंट को डेवलपर वर्कफ़्लो में मजबूत अपनाव मिला है।

विस्तृत आर्किटेक्चर तुलना

पब्लिक रिपॉजिटरीज़, डॉक्यूमेंटेशन और ईवोमैप की अप्रैल तुलना पोस्ट्स महत्वपूर्ण कार्यान्वयन अंतरों के साथ-साथ स्पष्ट कार्यात्मक समानताएं प्रकट करती हैं।

ईवोमैप द्वारा रेखांकित प्रमुख समानताएं:

• अनुभव से पुनः प्रयोज्य स्किल निकालने की प्रक्रिया।
• तीन-परत मेमोरी आर्किटेक्चर।
• आवधिक प्रतिबिंब और स्किल सत्यापन तंत्र।
• क्षमताओं की गतिशील खोज और लोडिंग।

प्रमुख अंतर:

• डिज़ाइन फोकस: ईवोमैप/जीईपी नेटवर्क-स्केल एवोल्यूशन को प्राथमिकता देता है, जिसमें स्वचालित क्रॉस-एजेंट विरासत और वापस लेने योग्य संपत्तियां शामिल हैं। हरमीज़ व्यक्तिगत, दीर्घकालिक उपयोग के लिए अनुकूलित स्थानीय सिंगल-एजेंट गहराई को लक्षित करता है।
• तकनीकी स्टैक: एवोल्वर Node.js और JSON का उपयोग करता है; हरमीज़ Python, Markdown फाइलों और SQLite पर निर्भर करता है, जो स्थापित शैक्षणिक उपकरणों के साथ भारी एकीकृत है।
• विकास रणनीति: जीईपी स्किल्स को इकोसिस्टम साझाकरण के लिए वंशानुगत जीनोम के रूप में मानता है। हरमीज़ एक बंद व्यक्तिगत लूप के भीतर संरक्षित प्रॉम्प्ट और स्किल म्यूटेशन का उपयोग करता है।

तीसरे पक्ष की समीक्षाएं सीधे कोड-स्तरीय कॉपीइंग की पुष्टि नहीं करती हैं। यह ओवरलैप दोनों परियोजनाओं के एक तेजी से परिपक्व क्षेत्र में एजेंट भुलक्कड़पन की एक ही मूल समस्या को स्वतंत्र रूप से संबोधित करने से उत्पन्न प्रतीत होता है।

विवाद और समुदाय प्रतिक्रिया की समयरेखा

• 1 फरवरी, 2026: ईवोमैप इवॉल्वर + जीईपी को व्यापक तकनीकी ब्लॉग्स के साथ ओपन-सोर्स करता है।
• 25 फरवरी, 2026: हर्मीस एजेंट v0.1.0 रिलीज़ किया जाता है।
• मार्च 2026: हर्मीस अपने स्किल्स इकोसिस्टम का विस्तार करता है।
• 9-11 अप्रैल, 2026: ईवोमैप विस्तृत साइड-बाय-साइड विश्लेषण प्रकाशित करता है, जो लगभग 1:1 संरचनात्मक समानताएं और इवॉल्वर या जीईपी के संदर्भों की पूर्ण अनुपस्थिति की ओर इशारा करता है।
• 15 अप्रैल, 2026: चीनी समुदायों (X, फोरम्स, आदि) में चर्चा भड़कती है, जहाँ कुछ इसे "वास्तुकला की नकल" कहते हैं जबकि अन्य इसे विशिष्ट अभिसारी नवाचार मानते हैं।

हर्मीस ने कोई आधिकारिक जवाब नहीं दिया है लेकिन उसने अपने पहले के आंतरिक कार्य और शैक्षणिक पूर्ववृत्तों का उल्लेख किया है। ईवोमैप ने कहा है कि वे कानूनी कार्रवाई के बजाय केवल सार्वजनिक स्वीकृति चाहते हैं।

ओपन-सोर्स श्रेयबोध बहसों में सामान्य दोष:

• समान समस्याओं का समाधान करते समय अभिसारी समाधानों को नकल समझ लेना।
• डीएसपीवाई और जीईपीए जैसे व्यापक रूप से प्रकाशित शैक्षणिक ढाँचों के प्रभाव को कम आँकना।
• कानूनी अनुमतियों (एमआईटी लाइसेंस संशोधन की अनुमति देता है) को सार्वजनिक पूर्व कार्य को श्रेय देने की समुदाय की नैतिक अपेक्षाओं के साथ भ्रमित करना।

एआई एजेंट इकोसिस्टम के लिए यह विवाद क्यों मायने रखता है

स्व-विकासशील एजेंट वास्तव में अनुकूली एआई सिस्टम की ओर एक महत्वपूर्ण कदम हैं। यह विवाद कई महत्वपूर्ण सबक उजागर करता है:

• श्रेयबोध के लिए सर्वोत्तम प्रथाएँ: स्वतंत्र रूप से विकसित समाधान भी विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए दृश्यमान पूर्व कार्य का हवाला देने से लाभान्वित होते हैं।
• नवाचार की गति: अच्छी संसाधन वाली टीमें छोटे समूहों के विचारों को तेजी से पॉलिश और लोकप्रिय बना सकती हैं, जिससे अंततः उपयोगकर्ताओं को लाभ मिलता है।
• पूरक क्षमता: हर्मीस की स्थानीय गहराई, ईवोमैप के नेटवर्क प्रसार के साथ अच्छी तरह जुड़ती है, जो संकर कार्यान्वयन के लिए दरवाजे खोलती है।
• व्यावहारिक किनारे मामले: डेवलपर्स को दोनों का परीक्षण करना चाहिए — व्यक्तिगत उत्पादकता पाइपलाइनों के लिए हर्मीस, बहु-एजेंट सहयोगी परिदृश्यों के लिए ईवोमैप।

निष्कर्ष

हर्मीस एजेंट द्वारा ईवोमैप इवॉल्वर की नकल करने का आरोप, 2026 के ओपन-सोर्स एआई विकास की तीव्र गति और कभी-कभी होने वाले ओवरलैप को दर्शाता है। जबकि कार्यात्मक समानताएँ मौजूद हैं, उपलब्ध साक्ष्य साझा चुनौतियों से प्रेरित डिजाइन अभिसरण की ओर अधिक इशारा करते हैं, न कि सीधी साहित्यिक चोरी की ओर।

स्व:सुधार करने वाले एजेंट बनाने वाले डेवलपर्स को दोनों परियोजनाओं का उनकी शक्तियों पर मूल्यांकन करना चाहिए: गहन एकल-उपयोगकर्ता विकास के लिए हर्मीस चुनें या इकोसिस्टम-स्केल जीन प्रसार के लिए ईवोमैप। दोनों के साथ प्रयोग करें, समुदाय को वापस योगदान दें, और पूर्व कार्य के पारदर्शी संदर्भण को बढ़ावा दें।

अनुशंसित कार्रवाई: हर्मीस एजेंट और ईवोमैप इवॉल्वर के आधिकारिक गिटहब रिपॉजिटरीज़ पर जाएँ, वास्तविक वर्कफ़्लोज़ पर अपने स्वयं के साइड-बाय-dसाइड टेस्ट चलाएँ, और चल रही चर्चा में रचनात्मक रूप से भाग लें। जिम्मेदार सहयोग और स्पष्ट श्रेयबोध पूरे स्व-विकासशील एआई एजेंट इकोसिस्टम में प्रगति को तेज करेगा।

एजेंट आर्किटेक्चर डिजाइन में आगे रहने के लिए डीएसपीवाई, जीईपी और संबंधित स्व:सुधार टूल्स जैसे ढाँचों में विकास का अनुसरण करें।