yaping-aether 0.12.0

双模型 Agent 框架 — 一个执行，一个学习。面向国产大模型

Aether v0.12.0

双模型 + 三阶段 Agent 框架 — Observer 观测全局，main / auditor / analyst 协作执行。

规划（并行三路）→ 执行（串行循环）→ 交付。面向国产大模型，终端即用。

安装

pip install yaping-aether
aether

无需配置文件，直接 CLI 传参：

aether --api-key sk-xxx --model deepseek/deepseek-chat "你的任务"

架构

                         Observer (qwen-turbo)
                      观测全部 Agent 执行轨迹
                     自动反思 → 生成 Skill → 去重
                              │
              ┌───────────────┼───────────────┐
              │               │               │
         Planning          Execution        Delivery
         并行三路           串行循环          整合输出
              │               │               │
        ┌─────┼─────┐    main → auditor     analyst
        │     │     │    写代码   审代码      给建议
      计划  风险  建议    ↓ 修复 ↓

Planning — 一次 LLM 调用同时产出：任务拆解 + 风险清单 + 产品建议。

Execution — main 写代码 → auditor 委托审查 → main 修正，循环至多 3 轮。连续失败 ≥3 次自动从 exec() 切换为写 .py 文件 + subprocess 验证。

Delivery — Observer 收三路 trace，生成可复用 Skill。analyst 基于最终代码输出下一步建议。

更新日志

	v0.10.0	v0.11.0
架构	主模型一人干活，偶尔叫帮手	三阶段分阶段协作
委派	LLM 猜测何时叫人	system prompt 注入触发规则矩阵
沙箱	8 个授权模块，无自测能力	16 个模块含 subprocess/tempfile，可写 .py 跑验证
代码修复	失败后盲重试	ast.parse() 预检 + 连续失败切换策略
edit_file	精确匹配，LLM 几乎无法使用	三层模糊匹配（精确→去空白→逐行相似度），失败返回文件摘要
非 TTY	首次向导 EOFError 崩溃	友好提示 + --api-key 绕过
read_file	全量加载 >1MB 拒绝	head/tail 分页读取，>500KB 自动截断
CLI 参数	仅 --mode --debug	新增 --api-key --model --plan-model --max-steps
搜索	DuckDuckGo 单一后端	DuckDuckGo → Google 自动降级 + SerpAPI 可选

快速开始

pip install yaping-aether
aether                    # 交互式配置向导

CI / Docker / 脚本（非交互）：

export SUPERVISOR_API_KEY=sk-xxx
aether "统计 src/ 下所有 .py 文件行数"

完全命令行：

aether --api-key sk-xxx --model deepseek/deepseek-chat "写一个快速排序"

命令

命令	别名	用途
/mode auto/plan/step	/m	切换执行模式
/model [名称]	/md	查看/切换模型
/plan 任务	/p	生成执行计划
/usage	/u	Token 用量
/status	/s	会话状态
/compact	/c	压缩上下文
/memory	—	查看记忆
/remember 名 描述	/rm	记录记忆
/forget 名	—	删除记忆
/checkpoint	/cp	快照列表
/rewind [id]	/w	回滚
/sandbox on/off	/sb	Docker 沙箱
/export	/ex	导出对话
/skill [名]	/sk	Skills 管理
/config	—	查看配置
/quit	/q	退出

配置

.env：

SUPERVISOR_MODEL=deepseek/deepseek-chat
SUPERVISOR_API_KEY=sk-xxx
PLAN_MODEL=dashscope/qwen-turbo
# AUDITOR_MODEL=deepseek/deepseek-chat
# ANALYST_MODEL=dashscope/qwen-max
DEFAULT_MODE=auto
MAX_STEPS=15

优先级：CLI 参数 > 环境变量 > .env > ~/.aether/config.env。

项目结构

src/aether/
├── main.py              # CLI 入口 + 事件循环
├── harness.py           # 启动流水线
├── controller.py        # 执行控制器（三层 + ast 预检 + 失败切换）
├── agent_pool.py        # Agent 池 + run_planning_phase() 三路并行
├── observer.py          # 观测模型（反思 → Skill 去重）
├── config.py            # 四层配置加载 + parse_cli_overrides()
├── registry.py          # 工具注册表
├── compact.py           # 上下文压缩
├── memory.py            # 记忆系统
├── learn.py             # 人格学习
├── supervisor.py        # 计划生成
├── commands.py          # 命令路由
├── checkpoint.py        # 文件快照
├── sandbox.py           # Docker 沙箱
├── session.py           # 会话管理
├── mcp.py               # MCP 加载
├── skill.py             # Skills 管理
├── usage.py             # Token 追踪
├── toolkit.py           # 更新检查 + 通知
├── tools/
│   ├── file_tools.py         # 文件读写（head/tail 分页）
│   ├── search_tools.py       # 搜索（DuckDuckGo → Google 降级）
│   ├── create_tools.py       # 创作（直接调 LLM）
│   ├── git_tools.py          # Git 操作
│   ├── project_tools.py      # 项目地图 + edit_file（模糊匹配）
│   ├── memory_tools.py       # 主动记忆检索
│   └── delegate_tools.py     # Agent 委派
├── cache/
│   └── semantic_cache.py     # 语义缓存
└── tests/
    └── test_agents.py         # 25 个单元测试

License

Apache 2.0