SAIL-Research-Lab/cheetahclaws
CheetahClaws, From Model Scaling to System Scaling: Scaling the Harness in Agentic AI
解决的问题
CheetahClaws 为像 Claude Code 这类生产级 AI 编程助手提供了一个可高度定制、Python 原生的替代方案。它解决了被锁定在单一模型提供商或编译后、不透明代码库中的问题，让开发者和研究人员能够使用任何 LLM（包括本地离线模型）来运行代理助手，而无需复杂的 Node.js 构建链。
运作方式
该项目实现了一个流式 API 和一个自动工具使用循环（主要包含在单个 agent.py 文件中）。它连接到各种模型提供商（Anthropic、OpenAI、Gemini、Ollama 等），并管理一套用于文件操作、Shell 执行和网页搜索的内置工具。它具有多层上下文压缩系统来处理长对话，以及双重范围持久化记忆系统来追踪用户和项目特定的信息。
目标对象
它专为想要本地或非 Anthropic 编程助手的开发者、研究代理循环的 AI 研究人员，以及需要可定制基准来构建 AI 代理的团队而设计。
特色亮点
- 模型无关性：支持广泛的提供商，包括 OpenRouter、Requesty 以及像 Ollama 和 vLLM 这样的本地引擎。
- 可扩展工具：包含 28 个内置工具，并支持 Model Context Protocol (MCP)，可通过 stdio、SSE 或 HTTP 添加外部工具。
- 自主执行：具备“自动”模式，可端到端执行请求，并配有细粒度的权限系统，仅针对高风险操作进行提示。
- 开发者体验：包含具有下一个提示幽灵文本预测功能的终端 REPL、Web UI 和桌面 Electron 应用程序。
- 进阶代理功能：支持生成类型化子代理、任务依赖图，以及用于基于角色规划和实现的“头脑风暴 → 工作者”工作流程。
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