探究能够以最少人为干预运行的代理设置

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ai-agents frameworks automation github-actions self-improvement open-source minimal-intervention

摘要

作者讨论了最小化人为干预的AI代理框架，重点介绍了如GitHub Agentic Workflows、OpenClaw、Hermes和Aeon等项目，并寻求社区对可靠长期代理工作选项的意见。

大多数代理框架仍然要求你保持在循环中（批准工具调用、审查差异、在卡住时重新启动）。我一直在尝试一些减少这种情况的方法。在我看来，当前最接近的选项有： GitHub Agentic Workflows – 代理驻留在Actions中，可以在保护措施下处理周期性仓库任务。 OpenClaw – 更像是一个个人代理工具，支持强大的多通道。 Hermes – 倾向于在使用过程中进行自我改进。 Aeon – 完全运行在GitHub Actions上，保持持久记忆和简单的策略文件，并有一个基本的自我修复循环来处理持续失败的技能。公共仓库有免费分钟，所以基础设施成本基本上为零。 好奇这里的人们实际上使用什么来进行长期或周期性的代理工作。在这个领域还有其他感觉更可靠的项目吗？
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