kungfu

让任务在多个AI间无缝流转，不丢上下文

Kungfu 是一个智能体编排框架，旨在解决多智能体协作中任务交接断裂的问题。它允许同一个工作流在 Codex、Claude、OpenCode 以及用户自定义的执行环境中无缝流转，保持任务的连续性和上下文一致性。核心能力包括：统一的智能体接口抽象，屏蔽不同后端差异；持久化的工作记忆，让智能体在切换时保留关键状态；灵活的任务编排机制，支持复杂工作流的定义和调度。通过 Kungfu，开发者可以构建跨平台、可扩展的多智能体系统，提升自动化任务的可靠性和效率。

开源 unknown 智能体

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GitHub 星标 ★ 4524

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队kungfu-systems

所属国家

官网地址https://kungfu.tech

GitHubhttps://github.com/kungfu-systems/kungfu

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C++

技术栈/模型agent,agent-framework,agent-memory,agent-orchestration

GitHub 星标★ 4524

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2017-11-15 00:00:00

最近更新2026-09-28 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-17

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使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 5 步

环境要求

macOS 或 Linux 系统（README 当前仅说明这两个平台）
能访问 https://kungfu.tech 下载安装脚本
无需 sudo 权限，安装脚本不会修改 shell 配置文件
运行内置 Mock Agent 不需要任何模型 provider 凭证

安装与启动步骤

1安装 Kungfu 命令

用官方提供的 per-user 安装脚本安装，不需要 sudo，也不会自动修改 shell 配置。
```
curl -fsSL https://kungfu.tech/install.sh | sh
```
2按提示配置 PATH

安装完成后脚本会打印需要执行的 PATH 步骤，请严格照它输出的内容操作，然后重开终端。
3进入你的项目目录

切换到任意一个本地项目目录，作为 Kungfu 的工作目录。
```
cd your-project
```
4跑恢复场景验证

内置 Mock Agent 会依次经历断连、崩溃、恢复交付三次 Attempt，全程确定性、不依赖模型。
```
KUNGFU_MOCK_AGENT_SCENARIO=recovery-story kungfu
```
5跑多步引导场景

更快的上手检查：在同一次 Attempt 中经过提问、审批、可评审结果三个阶段。
```
KUNGFU_MOCK_AGENT_SCENARIO=multi-step kungfu
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`KUNGFU_MOCK_AGENT_SCENARIO`	否	选择内置 Mock Agent 的演示场景，用于验证本地连续性与恢复能力	`recovery-story`

如何确认成功

终端里三个连续 Attempt 依次跑完：先断连、再崩溃、最后成功恢复交付，即说明本地连续性正常。

常见问题

Q：运行演示需要配置模型 API Key 吗？

A：不需要。内置 Mock Agent 无需任何 provider 凭证，场景是确定性的，只验证 Kungfu 的本地连续性与恢复路径。

Q：安装脚本会用 sudo 或改我的 shell 配置吗？

A：不会。脚本为 reviewed per-user 安装，不使用 sudo，也不编辑 shell profile，PATH 需要你按它打印的步骤手动设置。

Q：Windows 可以用吗？

A：README 目前的安装说明只覆盖 macOS 或 Linux，Windows 未给出安装方式，需查阅官方安装指南。

Q：两个演示场景有什么区别？

A：recovery-story 用三次 Attempt 演示断连、崩溃、恢复；multi-step 则在一次 Attempt 内走完提问、审批、可评审结果。

注意事项

Kungfu 当前处于 Alpha 阶段，功能和接口可能变化，不建议直接用于生产环境。
安装脚本输出的 PATH 步骤必须照做并重开终端，否则 kungfu 命令不可用。
更多安装细节见 README 中提到的 docs/guides/installing-cli.md 安装指南。

核心亮点

跨平台智能体适配，一套代码对接Codex、Claude等，降低集成成本
内置工作记忆机制，任务切换时保留状态，避免重复劳动
C++核心实现，性能开销低，适合高并发编排场景

不足之处

文档/社区待观察
C++技术栈对非系统级开发者有一定上手门槛

适用场景

多AI工具协同完成复杂软件开发任务
需要持久化上下文的长期运行自动化流程
构建自定义智能体编排平台或内部工具链

替代项目

LangChain、AutoGen、CrewAI

项目介绍

kungfu 是智能体领域的开源项目，由 kungfu-systems 开发，2017 年首次发布。

在全站 13,465 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（4,524）位列前 10%，在智能体分类的 2,562 个项目里位列前 10%。

近 44 天，它的 GitHub 星标从 4,470 增加到 4,524，净增 54。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-28。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：多AI工具协同完成复杂软件开发任务。同类可对比的替代方案包括 LangChain、AutoGen、CrewAI。

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