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资源与用法

429 份资源

Patrol:离线运行的失踪人员物品搜索无人机系统

mthomas100/patrol · A search drone that looks for one missing person's things from words alone, with no internet: four local AI models on one Mac, simulated in MuJoCo. Multi Model Hackathon, SF Tech Week 2026.

Patrol 是一个基于提示词描述的无人机搜索系统原型,面向荒野失踪人员场景:家属描述失踪者携带的物品(如蓝色背包、橙色帐篷、灰狗),无人机据此在无网络条件下自主搜索。系统在一台 Mac 上运行四个本地 AI 模型——Clef-Flash 负责快速判定、Qwen 视觉模型负责语义推理与二次判定、Parakeet 负责语音转文字、Kokoro 负责语音播报,由普通代码负责飞行与安全约束。无人机与山坡场景在 MuJoCo 中仿真,项目声称已完成实时飞行演示,3 件物品全部找到且无误报,但项目自述这些结果仅证明行为在仿真中有效,不代表真实环境的检测率。

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程序员作为多模型本地 AI 系统的参考实现,程序员可研究其架构:四个本地模型(Clef-Flash、Qwen 视觉模型、Parakeet、Kokoro)在单台 Mac 上协作,普通代码负责飞行与安全约束,并配有单元测试(pytest)和端到端场景测试(e2e_search.sh),可用于学习多模型编排、离线推理与安全门控的代码组织方式。

产品经理作为产品原型案例,产品经理可参考其从用户自然语言描述(家属描述失踪者物品)到系统行为的完整需求转化过程,以及用仿真测试验证产品行为(3 件物品全部找到、无误报)的评估方式,用于理解 AI 产品在离线、决策支持场景下的功能定义与验证思路。

★ 1 · 研究实现

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dsh-sieve:为 DeepSeek Harness 代理提供上下文工程与 Token 优化插件

Sev7eEn7/dsh-sieve · dsh-sieve: context engineering & token optimization plugin for DeepSeek Harness (DSH) — tool output filtering, context pruning, progressive skill disclosure. 36% smaller payload in offline replay. DSH 上下文管理与 token 优化节省插件。

dsh-sieve 是面向 DeepSeek Harness(DSH)的 AI 编程代理插件,围绕上下文工程与 Token 效率做优化:过滤工具输出、批量剪枝陈旧的工具结果并保留原文存档指针以便按需取回、按任务相关性渐进披露技能目录,从而减少多步代理循环中的重复输入。插件通过独立的判断模型(托管的 Jev 或本地 macOS Apple Silicon 上的 Laya)回答结构化判定问题,超时或失败时保留原文;官方离线回放数据显示 100 条公开代理轨迹请求负载字符数合计减少 36.28%,历史实测 deepseek-flash 主模型输入 token 下降 21.2%。

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程序员在 DeepSeek Harness 上运行的 AI 编程代理中,用该插件过滤构建日志、测试报告和命令输出,批量剪枝陈旧的工具结果并保留存档指针,按任务相关性渐进披露技能目录,从而减少多步代理循环中的重复输入 token 并提升上下文窗口利用率。

★ 107 · 可直接使用的工具

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AG-UI 群聊扩展协议 Hub:基于 .NET 的多智能体群聊与协作枢纽

DavidCompute/AG-UI_Multi-Party · A group chat protocol hub implemented according to the *AG-UI Group Chat Extension Protocol Standard v1.0*, written in C# / .NET 10 (ASP.NET Core Minimal API).

该项目是依据《AG-UI 群聊扩展协议标准 v1.0》用 C# / .NET 10(ASP.NET Core Minimal API)实现的群聊协议枢纽,覆盖群组生命周期、成员管理、消息扇出、订阅机制、WebSocket 与 SSE 双传输,并集成基于 Microsoft Agent Framework 的智能体网关,支持智能体触发规则、人机交互审批、记忆与知识库 RAG 检索、技能库、内置文档/表格/演示文稿/PDF 生成、用户与权限管理、持久化与数据导出导入等能力,附带 Web 演示前端与桌面客户端(WPF / Avalonia)。

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程序员作为基于 .NET 10 / ASP.NET Core Minimal API 的多智能体群聊协议枢纽参考实现,可用于开发与调试 AG-UI 群聊协议、WebSocket/SSE 双传输、智能体网关与工具调用等集成;仓库还提供 SDK、单元/集成测试与示例客户端,便于第三方接入开发。

产品经理可通过 Web 演示前端体验多智能体群聊、@提及触发、人机交互审批卡片与一键组织编排流程,用于梳理多智能体协作产品的交互与需求。

★ 0 · 开发框架

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agent-squad:面向本地企业建站业务的 AI 智能体团队

LeoAlvarenga404/agent-squad · A squad of narrowly scoped AI agents that finds leads, sells, builds and maintains websites for local businesses, with a human approving what costs money or reputation.

agent-squad 是一组职责范围明确的 AI 智能体,用于自动化本地企业网站业务的销售与交付流程:寻找线索、筛选资格、与业主沟通、生成免费预览、在人工审批下成交,并处理售后修改。智能体之间不直接对话,而是通过 Postgres 状态、按客户隔离的记忆与审计事件进行协作;成本与声誉相关的动作(如成交、超出报价、对外发布)均需人工批准。项目支持通过配置文件、提示词、目录与可替换适配器进行定制,本地已用模拟客户测试,尚未在真实客户上验证。

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程序员作为多智能体协作与安全设计的参考实现:通过 Postgres 状态、按角色隔离的 MCP 工具、人工审批、注入检测与沙箱运行来构建和审查 AI 智能体系统;仓库提供 Python 代码、架构文档与测试,可用于学习或复用其角色隔离、审计事件、成本上限等工程模式。

★ 0 · 研究实现

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scout-ci:自我验证的 AI 竞争情报与销售作战卡工具

uroshp/scout-ci · Self-verifying AI competitive intelligence tool for PMM/GTM teams — every claim sourced, unverifiable claims cut and logged.

Agent Scout 是一个面向产品营销(PMM)与上市(GTM)团队的竞争情报工具:给定竞争对手(可选加上自家公司和关注领域),生成包含执行摘要、作战卡(battlecard)、异议处理等内容的战略简报。其特点是每条事实性主张都对照公开来源进行核验,无法核实的内容会被删除并记录在可见的 Cut Log 中;核验过程是确定性的、与模型无关的独立代码重新抓取来源并确认引用证据存在。v2 版本由模型驱动的工具调用循环编排(Opus 编排,Sonnet 子代理研究/核验),作战卡会由每日代理监控并仅在判断变化具有实质性时更新。仓库包含 v1(固定 generate→verify→render 流水线)与 v2(Agent Scout 代理式版本)两代实现,二者各自独立可运行。

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产品经理产品经理可用该工具针对竞争对手生成包含执行摘要、作战卡和异议处理的战略简报,每条事实性主张都对照公开来源核验,无法核实的内容被删除并记录在 Cut Log 中,用于竞品分析和市场情报整理。

★ 3 · 可直接使用的工具

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MediAgent:面向患者与临床团队的医疗 AI 双门户平台

sjsu-masters-projects/medi-agent · Patient app and clinician dashboard over a FastAPI backend, where LangGraph agents triage incoming chat, pull structured data out of uploaded medical documents, and answer medication questions from retrieved FDA label text.

MediAgent 是一个双门户医疗平台,包含患者端 PWA 与临床医生端 PWA,后端基于 FastAPI,并使用 LangGraph/ADK 智能体对聊天进行分流、从上传的医疗文档中提取结构化信息,并基于检索到的 FDA 药品说明书文本回答用药问题。功能覆盖文档上传与 OCR、带引用的信息抽取、患者助手(文本与语音,支持 en-US 与 es-MX,引用 MedlinePlus、DailyMed、RxNorm)、临床医生审核的护理计划、预约与双向消息、通知中心、SMART on FHIR 沙盒导入以及临床医生仪表盘与 Naranjo ADR 审核。

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程序员作为可复用的医疗 AI 双门户平台代码库,供程序员参考或复用其 FastAPI 后端、LangGraph/ADK 智能体、文档 OCR 与结构化抽取、基于 FDA 药品说明书检索问答、WebSocket 聊天/语音、SMART on FHIR 导入等实现,用于开发类似的医疗 AI 应用。

产品经理作为医疗 AI 产品参考,了解双门户(患者端与临床医生端)功能范围,包括患者文档上传与 OCR、带引用的信息抽取、患者助手、临床医生审核的护理计划、预约与双向消息、通知中心、SMART on FHIR 沙盒导入以及临床医生仪表盘与 Naranjo ADR 审核,用于需求分析与产品规划。

★ 0 · 可直接使用的工具

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AgentOS:具备认知记忆与运行时工具锻造能力的 TypeScript 多智能体框架

framerslab/agentos · TypeScript AI agent framework: cognitive memory, runtime tool forging, multi-agent orchestration, 11 LLM providers.

AgentOS 是一个 Apache-2.0 许可的 TypeScript 开源 AI 智能体框架,核心在于让智能体具备持久化的认知记忆、运行时自主锻造工具的能力,并能支撑长时间运行的会话。它提供可选的 HEXACO 人格配置、6 种多智能体编排策略、guradrails 与语音管线,并通过统一 dispatch 接口对接 13 个 LLM 提供商(含 2 个本地 CLI)。框架内置基于神经科学机制的认知记忆(如艾宾浩斯衰减、提取诱发遗忘、重固化等 8 种机制),RAG 管线支持 7 种向量后端与 4 种检索策略,同时宣称在 LongMemEval-S 上达到 85.6%、LongMemEval-M 上达到 70.2% 的可复现成绩。

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程序员作为 TypeScript AI 智能体框架,程序员可用它构建具备持久认知记忆、运行时工具锻造和多智能体编排的 AI 应用;README 中的代码审查示例展示了三个具有不同 HEXACO 人格的 AgentOS 智能体协作进行代码审查,并在遇到静态工具无法覆盖的缺口时在运行时锻造新工具。

★ 677 · 开发框架

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agent-memory:用纯 Markdown 文件为 AI 智能体提供持久记忆

Defiladeboarfish90/agent-memory · Store persistent AI agent memory in Markdown files with search, context injection, checkpoints, and compaction—no database needed

agent-memory 是一个面向 AI 智能体的文件式记忆系统,把智能体的事实、笔记、任务和历史记录保存在纯 Markdown 文件中,不需要数据库。每个智能体可使用独立文件夹,便于人工阅读、编辑、迁移和备份,并支持搜索、上下文注入、检查点与压缩等能力(依描述所述)。项目以 TypeScript 编写,README 主要面向 Windows 用户提供下载与首次运行说明。

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程序员为 AI 编程智能体提供基于 Markdown 文件的持久记忆,保存项目笔记、重复指令、任务列表和会话历史,使智能体在跨会话的编码任务中保持上下文连续性。

产品经理让 AI 智能体记住用户偏好、项目规则和进行中的工作,用于研究机器人或任务智能体在多次对话中延续需求与项目上下文。

★ 2 · 可直接使用的工具

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agent-md:为编程智能体提供可移植的规则、钩子与任务状态配置

reyhan8543/agent-md · Install portable agent rules, hooks, and task state for coding agents to stop guessing and verify work across Claude, Codex, Cursor, and Windsurf

agent-md 提供现成的智能体指令文件,用于 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、Aider 等编程工具,帮助用户为智能体设定清晰的工作流程与项目规则,让改动更聚焦、减少来回猜测,并在修改文件前先阅读项目规则。README 主要面向 Windows 用户,说明从 Releases 下载、解压并把指令文件放入项目根目录或工具规则目录的使用方式。

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程序员为 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、Aider 等编程智能体提供现成的指令文件,设定清晰的工作流程与项目规则,使智能体在修改文件前先阅读项目规则、保持改动聚焦、减少来回猜测,并让文件编辑更易于审查。

★ 2 · 资料合集

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Openbrowser:面向智能体的浏览器任务工作流工具

Lycoperdonbactericide741/Openbrowser · Browse web pages for AI agents with structured semantic state and element IDs, no screenshots needed

Openbrowser 是一个为智能体(agent)使用而设计的浏览器,用于打开网页、在站点间导航,并将浏览器操作集中在同一处。README 描述其适合智能体测试、按任务浏览网页、重复访问页面、简单站点检查以及浏览器驱动的工作流,并给出 Windows 下载、解压与启动的安装步骤。材料未说明其内部实现方式、是否提供 API 或结构化状态接口。

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程序员用于智能体测试和浏览器驱动的工作流:按任务打开网页、在站点间导航、重复访问页面,并保持一个任务一个标签页以便跟踪浏览器行为。

产品经理用于按任务浏览网页、重复访问页面和简单站点检查,将浏览器操作集中在同一处,适合需要干净浏览器窗口的用户操作。

★ 0 · 可直接使用的工具

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agentic-ai-from-claude-code:以 Claude Code 架构为参考学习构建 AI 智能体

nydiapluperfect522/agentic-ai-from-claude-code · Study Claude Code architecture to build production-grade AI agents from real-world TypeScript code

该项目以 TypeScript 编写,参考 Claude Code 的结构,帮助开发者了解 AI 智能体如何规划任务、调用工具并按步骤执行。README 提供 Windows 平台的下载与安装指引、系统要求、基本使用流程和常见故障排查,适合作为学习智能体设计与生产级结构的入门材料。

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程序员作为学习材料,帮助程序员理解 AI 智能体如何规划任务、调用工具并按步骤执行,参考 Claude Code 架构学习生产级智能体设计。

★ 0 · 研究实现

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deep-researcher:面向 Windows 的深度研究信息搜集与整理工具

zebulensharedout782/deep-researcher · Search Google Scholar, enrich papers with OpenAlex, and build structured literature reviews locally.

deep-researcher 是一个 Windows 桌面应用,采用 agent 式工作流程,帮助用户把一个较大的研究问题拆解为更小的步骤,搜集、整理并审阅资料,最终生成便于阅读和保存的研究结果。README 描述了创建研究项目、输入主题或问题、选择检索广度、运行研究并查看结果的使用流程,输出包含来源链接与要点,并支持按项目保存历史记录。

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HR用于 HR 做背景资料整理与信息调研:把较大的调研问题拆成小步骤,搜集、整理并审阅资料,输出带来源链接和要点的结果,并按项目保存历史记录,便于后续查阅。

产品经理用于产品经理进行用户研究与竞品调研:输入研究问题后,工具按 agent 式流程拆解主题、搜集并整理资料,输出包含来源链接与要点的结果,并可按项目保存历史记录,便于整理市场笔记和产品对比。

★ 1 · 可直接使用的工具

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merx-mcp:为 AI Agent 提供 TRON 链上交易与资源管理的 MCP 工具集

nicosmall503/merx-mcp · Power AI agents on TRON with 66 MCP tools for energy markets, USDT/USDC/USDD payments, and x402 v2 facilitation

merx-mcp 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器,为 AI Agent(如 Claude、Cursor 等 MCP 客户端)提供 TRON 网络操作能力,涵盖 USDT/TRX 转账、代币兑换、余额查询、能量与带宽资源管理、交易模拟,以及描述中提到的 USDT/USDC/USDD 支付与 x402 v2 相关功能,通过单一配置接入即可让 Agent 执行链上任务。

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程序员在开发或调试与 TRON 链交互的 AI Agent 应用时,通过 MCP 客户端(如 Claude、Cursor)接入 merx-mcp 服务器,让 Agent 执行查询余额、发送 TRX/USDT、代币兑换、交易模拟以及能量与带宽资源管理等链上任务,减少手动编写链上操作代码的工作量。

★ 0 · 可直接使用的工具

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Claude-skills-for-Computational-Designers:面向计算性设计的 Claude 技能集合

marcinfinitesimal533/Claude-skills-for-Computational-Designers · Build Claude Code skills for computational design, parametric modeling, simulation, BIM scripting, and fabrication in AEC

该项目提供一套用于计算性设计任务的 Claude 技能文件,帮助设计人员在 Claude 中更结构化地开展工作。README 说明其适用于参数化设计、生成式工作流、建筑、产品设计、数字制造和脚本辅助设计等场景,可用于生成设计思路、整理工作流步骤、编写更清晰的提示词、将大型设计任务拆分为较小部分,以及在项目中保持设计逻辑一致。项目以技能文件夹、提示模板、示例说明和 README 形式分发,README 主要面向 Windows 用户介绍下载、解压、放置文件和使用方式,并给出若干示例提示。

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程序员在脚本辅助设计工作中,使用该技能集合帮助编写更清晰的提示词、将大型设计任务拆分为较小部分,并保持设计逻辑一致。

产品经理在产品设计场景中,使用该技能集合生成设计思路、整理工作流步骤、比较设计方案,并将粗略概念转化为步骤。

★ 3 · 资料合集

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opentulpa:自托管个人 AI 智能体,在私信中通过聊天指令管理邮件、机器人构建与市场跟踪

soeltanakbar/opentulpa · Run a personal AI agent on your server that remembers your data and builds custom tools via chat commands through Telegram or API.

opentulpa 是一个可自托管运行的 Windows 个人 AI 智能体,常驻于私信(如 Telegram)或应用界面中。它能读取并处理 Gmail 收件箱、拉取分享 Giphy 动图、自动构建简单的 Slack 与 Telegram 机器人、监控市场数据并按计划执行任务;同时会记录用户偏好并随使用逐步调整。智能体可自行编写并运行代码来完成任务,支持自动化脚本、自定义集成与 API 访问,数据保存在本机。

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程序员作为自托管 AI 智能体,可通过聊天指令自动构建简单的 Slack 与 Telegram 机器人,并支持自动化脚本、自定义集成与 API 访问,辅助程序员完成日常自动化任务。

产品经理可监控市场数据并按计划执行任务,帮助产品经理跟踪市场动态与定时获取数据。

★ 1 · 可直接使用的工具

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CFOperator:面向 homelab 基础设施的自托管 AI SRE 智能体

aachtenberg/cfoperator · AI-powered SRE agent for homelab infrastructure monitoring, OODA sweeps, RAG memory, and remediation workflows

CFOperator 是一个自托管 AI SRE 智能体,用于监控 homelab 基础设施并按 alert → triage → investigate → propose a fix → open a GitOps PR → verify after merge 的流程处理告警。它通过本地 LLM 对 Alertmanager 告警分级,使用工具循环查询 Prometheus、Loki、Kubernetes 和 Docker,并以 pgvector 知识库检索历史调查记录,最终生成针对 manifest 仓库的具体 diff 并开 PR,但不直接改动运行中的集群。它还每 30 分钟执行一次主动巡检,并可通过聊天、Slack 或 MCP 主机进行问答。

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程序员程序员可用该自托管 AI SRE 智能体对基础设施告警进行分级、调查并生成针对 manifest 仓库的 GitOps PR,辅助排错与变更管理;也可通过 MCP 主机或聊天界面查询 Prometheus、Loki、Kubernetes 和 Docker 的运行状态。

★ 3 · 可直接使用的工具

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genpark-legal-clause-cross-reference-resolver-skill:合同交叉引用解析与法定术语图分析工具

alphaparkinc/genpark-legal-clause-cross-reference-resolver-skill · Contract cross-reference resolver and defined-term graph analyzer detecting circular references and substituting statutory definitions.

该项目是一个零依赖的 Python 技能,可作为 MCP 服务或 CLI 使用,用于解析合同条款之间的交叉引用、分析定义术语图、检测循环引用,并进行法定定义的替换。材料同时声称支持文档版面解析、复杂表格重建、公式一致性审计与 PII 脱敏。

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程序员作为零依赖的 Python 技能,可通过 MCP 服务或 CLI 集成到开发工作流中,用于解析合同条款交叉引用、分析定义术语图、检测循环引用,并支持文档版面解析、复杂表格重建、公式一致性审计与 PII 脱敏。

★ 8 · 开发框架

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CUELO:面向 omp (oh-my-pi) 的 AI 编程智能体工作区与协调框架

gim47656-ship-it/CUELO · CUELO — open-source AI coding agent workspace and harness for omp (oh-my-pi). Multi-agent orchestration, model routing, sessions, skills and worktrees.

CUELO 是 omp (oh-my-pi) 的开源 AI 编程智能体工作区与 harness,可让终端与浏览器共享同一份 ~/.omp/agent 会话、凭据和模型配置。网页端提供会话管理与分支/fork、实时流式对话、模型角色与路由配置、技能、worktree、用量看板与 PWA 访问;公开 harness 提供多智能体编排(Main/Maker 分工、发单与验收契约、task guard、判断路由 Jev)以及 model routing 规则。内置 OMP 核心为 18.8.6,需用户自备模型提供方账号与模型选择。

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程序员作为 AI 编程智能体工作区,在终端与浏览器共享同一份 omp 会话、凭据和模型配置,用于会话管理、分支/fork、实时流式对话、模型角色与路由配置、技能与 worktree 管理,并支持多智能体编排(Main/Maker 分工、发单与验收契约、task guard、判断路由 Jev)辅助代码编写与审查。

★ 1 · 可直接使用的工具

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AYGENT Core:原生桌面端 AI Agent 运行框架

masonleetompkins/aygent-core · AYGENT is an Open Source AI Agent Harness with built-in security, memory, cron, and parallel threads.

AYGENT Core 是一个开源的 AI Agent 桌面应用(macOS/Windows/Linux),用图形界面而非终端或 SDK 来创建和管理多个智能体。每个智能体绑定一个指定文件夹,可读取、写入、整理文件,具备会话记忆(以 markdown 形式保存在用户自有文件夹中)、定时与 cron 调度、并行线程、Save Points 回滚、工具与技能扩展、MCP 服务器以及 GitHub/Notion 等连接器。安全方面由操作系统级沙箱约束文件访问(macOS Seatbelt、Linux Landlock),密钥存入系统钥匙串并按调用注入,Shell 权限需单独逐智能体授权。支持 Anthropic、OpenAI、OpenRouter、Muse 等自带密钥,也可下载 GGUF 与 Apple Silicon MLX 本地模型离线运行。项目以 Apache-2.0 开源,官方另提供付费闭源的 AYGENT Pro 版本。

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★ 1 · 可直接使用的工具

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aiops-agent-reproduction:用规格驱动的智能运维 Agent 实现告警到诊断报告全链路

hl7321/aiops-agent-reproduction · 信息采集装置智能运维 Agent 系统:用 OpenSpec 规格驱动,从告警接入到诊断报告的完整链路。

该项目把“告警接入 → 拉取日志取证 → 输出诊断报告”的运维流程用 Agent 方式重新实现,涵盖认证与数据隔离、SSE 流式聊天、Milvus 知识库与 BM25L 加向量双路召回、LangGraph 编排的 Plan-Execute-Replan 智能诊断、以及官方腾讯云 CLS MCP 工具连接。项目采用 OpenSpec 规格驱动开发,提供 10 套 Java 电商故障 fixtures(日志、告警、SOP)用于完整重放演示诊断链路。示例日志、告警和知识库文档均为构造的演示数据。

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程序员作为智能运维 Agent 的参考实现,程序员可复用其“告警接入 → 拉取日志取证 → 输出诊断报告”的 Agent 工作流,以及 LangGraph 编排的 Plan-Execute-Replan 诊断流程、SSE 流式聊天、Milvus 知识库与 BM25L 加向量双路召回等实现方式,用于构建或学习运维诊断类 Agent 系统。

★ 1 · 开发框架

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