long-run-agent 2.0.7

A powerful framework for managing long-running AI Agent tasks

LRA - Long-Running Agent Tool

一个强大的长时 AI Agent 任务管理框架

基于 Anthropic 论文 Effective Harnesses for Long-Running Agents 的最佳实践实现。

English | 中文

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中文

安装

pip install long-run-agent

安装后，运行初始化：

python3 -m long_run_agent

这会启动交互式安装向导：

• 🌐 语言选择（中文/英文）- 方向键切换，回车确认
• 🔧 自动配置 PATH 环境变量
• ✅ 配置完成后立即可用 lra 命令
• 🤖 显示 AI Agent 引导提示词

💡 提示：如果提示 command not found，请运行 source ~/.zshrc 或重新打开终端。

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🤖 给 AI Agent 使用（30秒上手）

第一步：初始化项目

cd /path/to/your/project
lra project create --name "我的项目"

第二步：告诉 AI Agent

每次开始工作，先读取 .long-run-agent/feature_list.json 了解项目进度和待开发功能。完成后更新对应 Feature 的状态。

就这样！AI Agent 会自动拥有跨会话的项目记忆。

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快速命令

lra version                           # 查看版本
lra project create --name "我的项目"   # 初始化项目
lra feature create "登录功能" -p P0    # 创建功能
lra feature list                      # 功能列表
lra feature status <id> --set completed  # 标记完成
lra stats                             # 项目统计

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解决的问题

挑战	LRA 如何解决
上下文窗口限制	状态持久化，AI 随时可读
过早完成	状态流转强制验证
一次性做太多	Feature 粒度拆分
状态追踪困难	lra feature list 一目了然
需求文档混乱	标准模板 + 自动校验

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核心功能

• 🔄 自动升级 - 版本检测 + 数据迁移
• 📋 7 状态管理 - pending → completed 完整流转
• 📝 需求文档 - 标准模板 + 完整性校验
• 📊 代码变更记录 - 按 Feature 分文件存储
• 📜 操作审计 - 完整操作日志追溯
• 🔀 Git 集成 - Commit/Branch 自动关联

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CLI 命令速查

# 初始化
lra init                    # 安装向导
lra version                 # 版本信息

# 项目
lra project create --name <name>
lra project list

# Feature
lra feature create <title> [--priority P0|P1|P2]
lra feature list
lra feature status <id> [--set <status>]

# 需求文档
lra spec create <feature_id>
lra spec validate <feature_id>
lra spec list

# 记录
lra records --feature <id>
lra records --file <path>

# 其他
lra stats / logs / code check / git / statuses

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与 AI Agent 协作示例

# 告诉 AI Agent：

请读取 .long-run-agent/feature_list.json，告诉我：
1. 当前有哪些 pending 状态的功能
2. 哪些是 P0 优先级
3. 继续开发哪个功能

完成后更新状态：lra feature status <id> --set completed

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环境要求

依赖	版本
Python	≥ 3.8
Git	≥ 2.0（可选）

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链接

• GitHub: https://github.com/hotjp/long-run-agent
• PyPI: https://pypi.org/project/long-run-agent/
• 问题反馈: https://github.com/hotjp/long-run-agent/issues

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English

Installation

pip install long-run-agent

After installation, run the setup:

python3 -m long_run_agent

This will:

• 🌐 Let you choose language (Chinese/English)
• 🔧 Auto-configure PATH environment variable
• ✅ After setup, lra command is ready to use
• 🤖 Display AI Agent guidance prompt

💡 Tip: If you see command not found, run source ~/.zshrc or restart your terminal.

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🤖 For AI Agents (30 seconds)

Step 1: Initialize Project

cd /path/to/your/project
lra project create --name "My Project"

Step 2: Tell Your AI Agent

At the start of each session, read .long-run-agent/feature_list.json to understand current progress and pending features. Update Feature status when done.

That's it! Your AI Agent now has cross-session project memory.

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Quick Commands

lra version                            # Show version
lra project create --name "My Project" # Initialize project
lra feature create "Login" -p P0       # Create feature
lra feature list                       # List features
lra feature status <id> --set completed
lra stats                              # Project statistics

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Core Features

• 🔄 Auto-upgrade - Version detection + data migration
• 📋 7-state management - pending → completed workflow
• 📝 Requirements docs - Templates + validation
• 📊 Code change records - Per-feature storage
• 📜 Operation audit - Complete logs
• 🔀 Git integration - Commit/Branch tracking

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CLI Reference

# Init
lra init / version

# Project
lra project create --name <name>
lra project list

# Feature
lra feature create <title> [--priority P0|P1|P2]
lra feature list / status <id>

# Spec
lra spec create / validate / list

# Records
lra records --feature <id> / --file <path>

# Utils
lra stats / logs / code check / git / statuses

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Requirements

Dependency	Version
Python	≥ 3.8
Git	≥ 2.0 (optional)

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Links

• GitHub: https://github.com/hotjp/long-run-agent
• PyPI: https://pypi.org/project/long-run-agent/
• Issues: https://github.com/hotjp/long-run-agent/issues

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Made with ❤️ for AI Agent Developers