Seed es un proyecto de código abierto que propone el agente de inteligencia artificial más pequeño posible: un único archivo congelado, seed.py, que se limita a conectar un modelo de lenguaje con una sola herramienta (exec, para ejecutar comandos bash) y a cargar un prompt de sistema desde un archivo que el propio agente puede reescribir. A diferencia de los frameworks habituales, Seed no aporta herramientas, memoria, habilidades ni convenciones: todo aquello que un agente necesita debe ir construyéndolo el propio modelo, sesión a sesión, dentro de su directorio self/.
El proyecto funciona sobre uvx y siembra un repositorio Git propio por cada agente creado. En la primera ejecución copia seed.py y run_seed.sh, genera self/SELF.md, hace un commit inicial y abre un REPL donde el usuario comienza a conversar. Al volver, basta con ejecutar ./run_seed.sh, con la opción de cambiar de modelo en cada sesión. Cada conversación se guarda verbatim en self/sessions/*.json a modo de caja negra: el agente no la lee al arrancar, pero el humano puede revisarla y el propio agente puede desarrollar herramientas para analizar su pasado.
Los modelos y claves se gestionan con la biblioteca llm de Simon Willison. Por defecto se usa openai-codex/gpt-5.6-sol, con autenticación mediante codex login, y se admiten también Anthropic, Gemini y OpenRouter, este último con una sola clave para acceder a cientos de modelos. La filosofía es plantar muchas semillas: cada directorio genera un agente distinto que diverge según lo que experimenta, partiendo de la idea de evaluación metacircular de McCarthy y la homoiconicidad. Los compromisos y riesgos de diseño están detallados en docs/DESIGN.md.