humanlayer

让 AI 编码代理遇到难题时随时呼叫人类,复杂代码库也能搞定。

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 1074 🐛 待处理 49 👀 关注 71
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 12845
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

humanlayer 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队humanlayer
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🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型agents,ai,amp,claude-code,codex,human-in-the-loop,humanlayer,llm,llms,opencode
GitHub 星标★ 12845
上线时间2024-08-05 00:00:00
代码更新2026-11-05
仓库体积48.4 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5

项目介绍

HumanLayer 是一个面向 AI 编码代理的开源框架,旨在帮助 AI 在复杂代码库中解决难题。它通过提供工具和接口,让 AI 代理能够与人类开发者进行交互,在遇到模糊需求、设计决策或需要验证的步骤时请求人工介入。项目解决了 AI 在大型项目中因上下文不足或需要判断而卡住的问题,核心能力包括:人工审批工作流、任务分解与委派、上下文收集、以及将人类反馈集成到 AI 的迭代过程中。它支持多种编程语言和主流 AI 代理框架,帮助团队将 AI 编码代理安全地应用到生产环境。

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 ★ 12845

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 5 分钟 部署方式:库/依赖 4 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

  • 可访问互联网的浏览器(用于访问新版官网与 GitHub 仓库)
  • (可选)本地已安装 Git,用于克隆本仓库查看历史代码
  • (可选)GitHub 账号,用于在本仓库提交或跟进 Issues

安装与启动步骤

  1. 1确认仓库现状

    README 开头明确说明:本仓库代码基本已全部废弃,仅作为 humanlayer 的公开 issues 仓库保留,请先了解这一点再决定是否使用。

  2. 2访问新版官网

    README 建议改用重建版 humanlayer,直接打开官网了解最新版本;项目信息中的官网地址为 humanlayer.dev/code。

  3. 3克隆本仓库(可选)

    如需查阅历史源码或参与 Issues 讨论,可克隆仓库到本地;注意其中的代码已废弃,不建议直接用于生产。

    git clone https://github.com/humanlayer/humanlayer.git
  4. 4跟进 Issues

    这是公开 issues 仓库,使用中遇到问题或想了解进展,请到 GitHub 仓库的 Issues 区查看与提交,而不是依赖仓库代码。

    cd humanlayer

如何确认成功

能在浏览器中正常打开 https://humanlayer.com(或 https://humanlayer.dev/code),并看到重建版 humanlayer 的最新信息即表示获取渠道正确。

常见问题

Q:仓库里的代码还能直接使用吗?

A:不能。README 明确写明该仓库代码基本已全部废弃,仅保留公开 issues 用途,建议改用 README 指向的重建版 humanlayer。

Q:遇到问题应该去哪里反馈?

A:本仓库就是 humanlayer 的公开 issues 仓库,可在其 GitHub Issues 中查看和提交问题;同时可访问 https://humanlayer.com 了解最新版本与支持渠道。

注意事项

  • README 明确标注本仓库代码已基本废弃,请以 https://humanlayer.com 的重建版本为准。
  • README 节选未提供任何安装命令、依赖版本或端口配置,本教程步骤仅为通用准备动作。
  • 实际部署与接入方式请以新版官网文档为准,避免照抄已废弃仓库中的代码。

核心亮点

  • 提供人工介入机制,显著降低 AI 在复杂任务中的出错率
  • 与主流 AI 代理框架集成简单,上手快
  • 支持自定义审批流程,适配不同团队工作流

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 过度依赖人工介入可能降低自动化效率

适用场景

  • 大型代码库中 AI 重构或功能开发需要人工确认关键步骤
  • 团队使用 AI 代理进行代码审查,需要人工把关安全敏感变更
  • 跨模块任务中 AI 需要向人类收集业务规则或偏好

替代项目

LangChain、AutoGPT、CrewAI

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