omk

给AI代理装上证据闸门,让复杂任务按图执行不跑偏

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 编程开发 🍴 复刻 27 🐛 待处理 6 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 152
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT 许可证,可自行部署使用,完全免费。

项目预览

omk 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类编程开发
开发团队dmae97
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT 许可证,可自行部署使用,完全免费。
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MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent-orchestration,ai-agent-cli,ai-agents,ai-coding,claude-code-alternative,cli,code-review,coding-agent,coding-assistant,developer-tools,llm,llm-cli,local-first,local-llm,mcp,model-context-protocol,multi-agent,terminal,typescript,workflow-automation
GitHub 星标★ 152
上线时间2026-04-30 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积525.9 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

omk 是一个面向 AI 编程代理的“证据门控”任务运行器,支持 Codex、Claude Code、OpenCode 及本地编码代理。它解决的核心问题是:当多个 AI 代理并行或协作处理复杂任务时,如何保证任务执行的可靠性与可追溯性。omk 将任务路由到有作用域限定的 DAG(有向无环图)泳道中,每个泳道内的任务执行会生成可重放的工件(artifacts),这些工件作为“证据”用于门控后续任务的执行,从而避免因上下文缺失或错误传播导致的失败。其核心能力包括:任务编排、证据追踪、执行重放以及多代理适配。通过将任务拆解为有依赖关系的图结构,omk 能有效管理代理间的协作边界,提升复杂开发任务的完成质量。

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 ★ 152

核心亮点

  • 证据门控机制:用可重放工件作为任务间依赖的凭证,显著降低错误传播风险
  • 多代理适配:原生支持 Codex、Claude Code、OpenCode 等主流编码代理,接入成本低
  • DAG 泳道设计:任务被清晰拆分为有向无环图,并行与依赖关系一目了然,适合复杂流程编排

不足之处

  • 项目处于早期阶段(130 星),API 和功能稳定性可能不足
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 多代理协作完成大型代码库重构,需要明确任务边界和依赖
  • CI/CD 流水线中集成 AI 编码代理,需要可审计的执行记录
  • 团队使用多个不同 AI 编码工具,需要统一的任务编排层

替代项目

LangGraph、Temporal、Prefect

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