darrenhinde/OpenAgentsControl
AI agent framework for plan-first development workflows with approval-based execution. Multi-language support (TypeScript, Python, Go, Rust) with automatic testing, code review, and validation built for OpenCode
What it solves
OpenAgents Control (OAC) 解決了 AI 代理人產生通用程式碼，卻無法符合專案特定程式碼標準、架構或安全需求的問題。這通常會導致大量手動重構與代幣浪費。OAC 確保 AI 產生的程式碼即為可投入生產，且從一開始就符合團隊既定的模式。
How it works
OAC 使用具上下文感知的系統，事先教導代理人您的特定程式碼模式。它採用「最小可行資訊」(Minimal Viable Information, MVI) 原則，只載入必要的上下文檔案（通常少於 200 行），以維持代幣效能與速度。
工作流程遵循結構化程序：
- Pattern Discovery：一個名為
ContextScout的專門代理人會從本地或全域上下文檔案中找出相關模式。 - Planning：代理人根據這些模式提出詳細的實作計畫。
- Approval：必須由人工審查者批准計畫，才能執行任何操作。
- Execution：代理人逐步實作程式碼，並委派給專門的子代理人（如
CoderAgent、TestEngineer、CodeReviewer）進行驗證與測試。 - Live Documentation：
ExternalScout取得外部函式庫的最新文件，避免依賴過時的訓練資料。
Who it’s for
此工具設計給有既定程式碼標準且希望避免大量返工的生產開發者與團隊。特別適合需要人工導向 AI 開發、嚴格批准關卡與代幣效能高的上下文管理的情境。
Highlights
- Pattern Control：只需一次定義程式碼標準，並透過將上下文檔案提交至儲存庫，確保所有 AI 代理人遵守全團隊的規範。
- Approval Gates：在寫入檔案或執行指令前，必須取得人工批准，以防止自主 AI 錯誤。
- Token Efficiency：相較於載入整個程式碼庫，可減少高達 80% 的代幣使用量。
- Editable Agents：代理人的行為以 markdown 檔案定義，使用者可自行客製化工作流程與限制，避免被供應商鎖定。
- Model Agnostic：相容於多種模型，包括 Claude、GPT、Gemini 以及本地模型。