GEPA(Genetic-Pareto)는 프롬프트, 코드, 에이전트 아키텍처 등 텍스트 형태의 파라미터를 LLM 기반 리플렉션과 파레토 효율적 진화 탐색으로 최적화하는 프레임워크다. 강화학습이나 그래디언트 기반 방법이 실행 결과를 단일 스칼라 보상으로 압축하는 것과 달리, GEPA는 LLM이 오류 메시지·프로파일링 데이터·추론 로그 등 전체 실행 트레이스를 직접 읽어 실패 원인을 진단하고 개선안을 제안하도록 한다. DSPy 프레임워크에 dspy.GEPA로 통합되어 있으며, Shopify·Databricks·Dropbox·OpenAI 등에서 프롬프트 최적화 용도로 활용된 사례가 보고됐다. pip 설치만으로 바로 사용할 수 있고 MIT 라이선스로 공개된다.