FPF

用第一性原理规范人机协作，让每个决策可审计、可追溯。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 96 👀 关注 38
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 540
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，无在线服务，需自行部署，全部功能免费。

项目预览

FPF 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队ailev
官网地址https://fpf.tools
GitHubhttps://github.com/ailev/FPF
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，全部功能免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议CC-BY-4.0
技术栈/模型ai-agents,ai-native,conceptual-modeling,decision-making,engineering-design,first-principles,human-ai-collaboration,knowledge-transfer,management,mathematical-modelling,method-engineering,pattern-language,personal-development,reproducibility,research-methods,systems-engineering,systems-thinking,technical-communication,traceability,verification
GitHub 星标★ 540
上线时间2025-12-01 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积84.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

FPF（First Principles Framework）是一套面向工程、科研及人机协作场景的“第一性原理”行动规范与模式语言。它解决的是复杂问题中决策依据模糊、行动不可审计、上下文边界混乱等痛点。FPF 提供核心规范来定义“可允许行动”，并配套模式语言，帮助团队在问题求解时从基本原理出发，明确行动边界与推理链条。其核心能力包括：建立可审计的决策记录、通过有界上下文（bounded-context）隔离复杂依赖、支持人类与AI混合工作流的集体智能协调。项目处于早期阶段，但已吸引456星标，表明其理念在AI代理治理与工程方法论领域获得初步关注。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 540

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门 约 30 分钟 部署方式：无需部署 4 步

环境要求

  • 无需环境

安装与启动步骤

  1. 1先读框架本身

    它先是一套思维方法，再是一个库。

  2. 2看它怎么描述问题

    把问题、假设、证据分开写，是这套框架的核心动作。

  3. 3挑一个自己的场景套一遍

    比如排期延误，用它的结构重述一次。

  4. 4再去看库的部分

    库把框架里的概念做成了可复用的结构。

如何确认成功

能用自己的一个真实问题，按这套框架把问题、假设与证据分开写清楚

注意事项

  • 它是第一性原理框架加领域框架的集合，偏方法论。
  • 对人和智能体协作的描述是它的特色，把职责边界写进结构里。
  • 概念密度高，直接看库容易迷失，先读框架说明。
  • 落地成本在养成习惯，不在工具本身。

核心亮点

  • 提供从原理推导行动的规范框架，减少拍脑袋决策
  • 内置审计性设计，适合高风险工程和科研场景
  • 模式语言覆盖人类与AI混合工作流，适配智能体治理

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 早期项目，实际落地案例尚少

适用场景

  • 复杂工程项目的需求拆解与决策记录
  • 科研实验中的推理链审计与可复现性管理
  • AI代理行为约束与多智能体协作规范

替代项目

LangChain、Semantic Kernel、BPMN.io

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