zhnt/loushang

解决的问题

Loushang 解决了复杂 AI 驱动工作中的可靠性和可恢复性问题。通过将工作流程视为结构化、可运行的对象，防止 AI 代理常见的失败情况，例如上下文丢失、执行无法恢复、结果未验证。

工作原理

该系统作为方法原生的 AI 工作系统运行。它使用「Methods」作为结构化的工作契约，定义角色、阶段和验收标准。通过持久化的「Sessions」管理执行，支持恢复、分叉或导出。提供一个感知提供方的 AI SDK（loushang.ai），用于模型路由和工具调用。当前主要实现是 loushang code，一个专为软件开发设计的 CLI 和终端工作台。

适用人群

专为需要使用 AI 代理执行复杂多阶段任务，同时保持严格审计追踪并能恢复进行中工作的软件开发者和知识工作者设计。

主要亮点

• 方法引导交付：使用结构化契约确保工作遵循特定工作流并满足验收标准。
• 持久会话：持久的执行记录，支持用户恢复或分叉编码对话。
• 可扩展架构：支持项目级 Python 扩展，用于自定义工具、钩子和命令。
• 提供方感知 SDK：包含模型注册表和成本助手，用于管理不同 AI 模型端点。