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解决的问题

编程代理经常遭受“认知锚定崩溃”，即它们会失去对全局目标的追踪，做出未经验证的假设，或在遇到小障碍时放弃。该项目提供了一个运行时环境，防止这些行为，确保代理真正完成任务并提供可验证的证据，而不是仅仅声称已完成。

工作原理

它引入了一个认知虚拟机（CVM），作为AI模型与现实世界之间的监督层。运行时不再仅依赖模型的内部记忆，而是管理一个“任务契约”，跟踪目标、约束和成功标准。它使用由75个运行时钩子组成的流水线，在每轮任务的五个阶段监控代理的进度。关键的是，它强制执行“交付门”——代理不能将任务标记为完成，除非它提供证据，例如通过测试或生成的差异。

适用对象

希望构建或使用更可靠、自主的编码代理的开发者，这些代理能够处理复杂、多步骤的工程任务，而不会偏离原始目标。

亮点

• 基于证据的交付：通过要求验证步骤，防止代理虚假声称任务完成。
• 认知虚拟机（CVM）：一个确定性的监督层，实时观察、测量和纠正代理行为。
• 高效上下文管理：具有前缀缓存引擎，显著降低API成本并提高长会话中的性能。
• 统一界面：在基于终端的TUI、桌面应用和VS Code集成中提供一致的体验。
• 灵活的代理个性：使用“星域”调整代理的行为倾向，而无需修改底层模型权重。