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解决的问题

Bernstein 为 AI 代理提供了一个治理和协调层，解决了在运行多个代理时缺乏可复现性、可审计性和安全性的问题。通过将 LLM 从协调循环中移除，防止了“不稳定”的代理行为，并确保代理行为可验证且隔离，防止其破坏共享工作区。

工作原理

Bernstein 使用用纯 Python 编写的确定性调度器，基于“策略即代码”来管理代理工作负载。

1. 分解：管理者将目标分解为具体任务，并分配角色和完成信号。
2. 隔离：每个编码任务都在独立的 git worktree（非代码资产则使用普通目录）中启动，确保代理之间不共享可变状态。
3. 验证："清洁工" 进程在合并前验证具体信号，例如测试通过或代码格式检查通过。
4. 可审计性：系统维护一个重放日志和谱系主干。启用审计模式后，会创建 HMAC 链接的审计日志和签名收据，可离线验证以证明运行期间的确切情况。

适用对象

专为需要在类似生产环境中运行 AI 代理（如 CLI 编码代理）的开发者和组织设计，要求具备安全性、合规性以及可验证的工作证据。

主要亮点

• 确定性协调：不使用 LLM 进行调度，确保运行可复现。
• 离线验证：签名收据允许审查者在无需原始环境的情况下验证运行的完整性。
• 广泛兼容性：包含超过 40 个 CLI 代理的适配器（如 Claude Code、Aider、Gemini CLI）。
• 隔离工作区：使用 git worktree 保持主分支整洁，并隔离代理任务。
• 策略即代码：使用 YAML 清单定义复杂代理工作流的阶段、角色和依赖关系。