shepherd-agents/shepherd

解决的问题

Shepherd 为 AI 代理执行工作提供了安全、受监督的环境。它通过确保代理生成的更改在用户明确审查并接受之前不会应用到文件系统，解决了对代理的“盲目信任”问题。它还提供了一种通过持久执行轨迹记录和撤销代理操作的方法。

工作原理

Shepherd 作为一个运行时基础，将代理运行记录为可检查的轨迹。它使用“提案”系统，代理输出被保存在单独的区域，而不是直接写入工作区。用户随后可以选择、应用或丢弃这些提案。

为确保安全，Shepherd 使用操作系统级别的权限强制（macOS 的 Seatbelt，Linux 的 Landlock）来限制代理权限。权限直接在任务的 Python 函数签名中定义。例如，为仓库句柄指定 ReadOnly 或 ReadWrite 决定了代理在原生系统调用级别实际可以执行的操作。

目标受众

专为需要与本地文件和仓库交互，同时保持严格监督和安全保证的 AI 代理开发者和研究人员设计。

主要特点

• 可逆执行轨迹：将代理运行保存为持久、可检查的记录。
• 操作系统级沙箱：通过 macOS Seatbelt 和 Linux Landlock 强制权限，防止未经授权的文件系统访问。
• 可审查提案：代理输出作为“保留输出”保存，在合并到工作区之前必须手动接受。
• 签名即权限：使用函数签名中的 Python 类型提示来定义代理的权限范围。