humanize

把编码智能体编成流水线,少烧 token 多干活

开源 unknown 自动化工作流
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GitHub 星标 ★ 318
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 unknown

项目预览

项目数据

分类自动化工作流
开发团队humanfia
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent,ai-agents,claude-code,codex,coding-agents,flow,harness,infra,llm,python,system,workflow
GitHub 星标★ 318
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-07-24 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-18
浏览次数0

项目介绍

humanize 是一个用 Python 编写的智能体工作流系统,定位为“token maxxing”的 agent flow 框架。它要解决的问题是:当前 Claude Code、Codex 等编码智能体各自为战,缺少统一编排层,导致多步骤任务难以复用、难以观测、token 利用效率低。项目提供流程(flow)抽象与 harness 基础设施,把智能体、工具调用和上下文组织成可组合的工作流,让开发者能像搭流水线一样编排编码任务,并针对 token 消耗做优化,尽量在有限上下文里塞入更多有效信息。核心能力包括:面向编码智能体的流程编排、统一的执行与观测骨架、可插拔的 LLM 与工具接入、以及围绕 token 效率的上下文管理策略。适合想把单次对话式编码升级为可重复、可维护自动化流程的团队。

Star 增长趋势

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技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • 提供 flow + harness 抽象,把零散的智能体调用组织成可复用工作流
  • 明确围绕 token 效率做上下文管理,对长任务成本敏感场景有针对性
  • Python 实现,接入 Claude Code、Codex 等编码智能体较直接

不足之处

  • 早期项目,星标仅 300 余,生态与文档成熟度待观察
  • 缺少大规模生产验证案例,稳定性与边界情况处理待观察

适用场景

  • 把多步骤代码修改任务编排成固定流程批量执行
  • 为团队搭建统一的编码智能体调度与观测层
  • 在上下文受限时优化 token 分配以完成长链路任务

替代项目

LangGraph、CrewAI

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