SafeRL-Lab/cheetahclaws

解決的問題

CheetahClaws 是一個為替代 Claude Code 等專有程式碼助手而設計的 Python 原生代理框架。它解決了被鎖定於單一模型供應商或難以修改的編譯程式碼庫的問題，讓開發者能使用任何 LLM（包括透過 Ollama 執行的本地模型）執行 AI 代理，並在執行時自訂代理的工具與行為。

如何運作

此專案實作了串流 API 和自動工具使用迴圈（主要包含在 agent.py 中），讓 LLM 能與系統互動。它採用多層上下文壓縮系統來管理 Token 限制，並使用雙作用域持久記憶系統來追蹤使用者與專案資訊。該框架支援大量內建工具，用於檔案操作、shell 執行與網路搜尋，並可透過外掛系統或 Model Context Protocol (MCP) 進行擴充。

適用對象

• 開發者：希望在終端中使用本地或非 Anthropic 的 AI 程式碼助手的人。
• 研究人員：研究代理型 AI 系統內部機制的人。
• 團隊：需要一個可修改、可讀性高的基底，來建構自訂 AI 代理，而無需 Node.js 建構鏈的人。

主要亮點

• 多模型支援：相容 Anthropic、OpenAI、Gemini、DeepSeek 以及透過 Ollama、LM Studio 或 vLLM 執行的本地模型。
• 可擴展工具：包含 28 個內建工具，支援執行時工具註冊、MCP 集成與 git 外掛。
• 高階上下文管理：具備四層上下文壓縮與任務依賴圖，適用於長期任務。
• 代理功能：支援產生類型化子代理（如編輯器、審查員）、自主後台迴圈以及專用模式（如 /research 和 /trading）。
• 開發者體驗：提供帶有下一提示占位文字的終端 REPL、Web UI，以及與 Telegram 和 Slack 等訊息平台的橋接功能。