nautilus-compass

让多智能体无中心编排也能稳定协作

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 35 🐛 待处理 33 👀 关注 19
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1254
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

nautilus-compass 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chunxiaoxx
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型a2a,agent-memory,agentic-ai,benchmark,claude-code,cross-agent,evaluation,llm,llm-as-judge,local-first,long-term-memory,mcp,memory-layer,nautilus,rag,verification
GitHub 星标★ 1254
上线时间2026-04-27 00:00:00
代码更新2026-11-01
仓库体积471.4 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态活跃
收录时间2026-09-18
浏览次数1

项目介绍

nautilus-compass 是一个面向多智能体协作的可靠性中间层,核心目标是让多个 Agent 在没有中心化编排器(orchestrator)的情况下依然能稳定协同。它通过“跨对话契约”(cross-dialog contracts)定义 Agent 之间交互的约束,用漂移检测(drift detection)监控协作过程是否偏离预期,并用黑盒记忆(black-box memory)保存长期上下文——注意这里不依赖 LLM 抽取,而是把记忆当作不透明状态存储,避免抽取误差和额外 token 开销。项目本地优先(local-first),兼容 MCP、A2A 等协议,适合 Claude Code 等 Agent 运行环境。它解决的是多 Agent 系统里常见的失联、状态不一致、长期记忆不可靠问题,让开发者不用自己写复杂编排逻辑,也能获得可观测、可约束的协作行为。

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 2026-09-18 · 当前星标 ★ 1254

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 3 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 一个支持 MCP 的客户端:Claude Code / Claude Desktop、Cline、Cursor、Continue.dev、Zed 或任意 MCP
  • 机器上已存在 nautilus-compass 插件目录(README 的实际路径为 ~/.claude/plugins/nautilus-compass/)
  • 若使用云快速启动:需要具备对 Nautilus 云主机(Nautilus cloud box)的 ssh 访问权限
  • Python 运行环境(项目开发语言为 Python,README 未给出具体版本要求)

安装与启动步骤

  1. 1确认客户端与环境

    先确认你使用的客户端支持 MCP,并且机器上已有 nautilus-compass 插件目录;云快速启动方式还要求能 ssh 登录 Nautilus 云主机。

  2. 2运行快速启动脚本

    脚本会生成受限 token、接好云端 MCP 桥、写入 .mcp.json,并跑一次端到端自检。把 my-agent 换成你自己的 agent 名。

    bash ~/.claude/plugins/nautilus-compass/ops/agent_quickstart.sh my-agent
  3. 3可选安装状态行

    在命令后追加 --hud 可安装融合状态行,实时显示记忆召回命中计数、漂移状态和近 5 分钟流量。

    bash ~/.claude/plugins/nautilus-compass/ops/agent_quickstart.sh my-agent --hud

关键配置

配置项必填说明示例
mcp-name是MCP 服务标识,客户端据此识别 nautilus-compass 插件io.github.chunxiaoxx/nautilus-compass
.mcp.json是MCP 客户端配置文件,由 agent_quickstart.sh 自动写入由 quickstart 脚本生成

如何确认成功

脚本自带的端到端自检通过;加 --hud 后状态行出现召回命中计数()、漂移状态和 5 分钟流量。

常见问题

Q:没有 Nautilus 云主机、无法 ssh 能用吗?

A:可以,项目是 local-first;文中的 cloud ssh quickstart 只是面向有云主机 ssh 权限的 Nautilus 平台 agent 的快捷方式。

Q:记忆数据会被上传或经过抽取 LLM 吗?

A:不会。原始文本用 BGE-m3 在本地嵌入,入库不做抽取 LLM、不建图,数据不离开本机。

Q:支持哪些客户端?

A:Claude Code / Claude Desktop、Cline、Cursor、Continue.dev、Zed,以及任意 MCP 客户端。

Q:检索结果偏弱怎么办?

A:项目使用 utterance-routed chunk retrieval:单会话与知识更新类问题走 turn-window 分块,其余走会话级 BM25+dense RRF 混合检索。

注意事项

  • README 节选未提供 pip、docker 或源码 clone 类安装命令,以上步骤仅依据 Quickstart 中实际出现的脚本命令整理。
  • cloud ssh quickstart 生成的 token 为 scoped(受限范围)token,脚本会自动写入 .mcp.json。
  • --hud 为可选附加参数,会额外安装融合状态行。

核心亮点

  • 用跨对话契约约束 Agent 交互,减少协作跑偏
  • 漂移检测可实时发现协作偏离预期
  • 黑盒记忆不依赖 LLM 抽取,省 token 且避免抽取误差

不足之处

  • 项目处于早期,社区和文档积累有限
  • 黑盒记忆的检索与调试体验可能不如显式结构化记忆直观

适用场景

  • 多个 Claude Code 实例协同完成复杂编码任务
  • 本地部署的多 Agent 工作流需要长期记忆且不想外传数据
  • 无中心编排器的 Agent 集群需要监控协作是否漂移

替代项目

AutoGen、CrewAI、LangGraph

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