Linghun

让 AI 写代码不再胡说,证据驱动抗幻觉

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 19 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 466
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,本地部署,完全免费。

项目预览

Linghun 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linghungegeg
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,本地部署,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Apache-2.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent-runtime,agi,ai,ai-agent,ai-coding,capability-runtime,coding-agent,developer-tools,evidence,evidence-first,hallucination-resistant,llm,local-first,multi-agent,terminal,tool-use,tui,typescript,verification-loop,workflow-automation
GitHub 星标★ 466
上线时间2026-05-14 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积27.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Linghun 是一个面向 AGI 的、抗幻觉的 AI 编码运行时,基于证据、工具、记忆、智能体和验证构建。它旨在解决 AI 编程中常见的幻觉问题,通过将代码生成建立在可验证的证据之上,提升生成代码的准确性和可靠性。核心能力包括:证据优先的推理机制,确保 AI 输出有据可依;集成工具调用和记忆管理,支持复杂任务;提供智能体协作框架,可构建多智能体系统;内置验证流程,自动检查生成代码的正确性。项目采用 TypeScript 开发,处于早期阶段,但设计理念新颖,适合探索 AI 编程的进阶应用。

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 ★ 466

使用教程

难度:入门 约 15 分钟 部署方式:全局安装 4 步

环境要求

  • Node.js
  • 模型 API Key

安装与启动步骤

  1. 1装命令行

    全局安装即可使用。

    npm install -g @linghun/cli
  2. 2在项目里初始化

    它把模型接到真实项目与工具权限上。

  3. 3先跑只读任务

    第一次别给它写权限。

  4. 4再逐步放开

    按需开启写与执行权限。

如何确认成功

初始化后能让它读取项目并回答一个需要看代码的问题,放开写权限后能改一个文件并给出差异

注意事项

  • 它强调把模型接到真实项目、真实工具与真实权限上,定位偏工程落地。
  • 权限是它的核心变量,首次使用只给读,确认行为后再放开写。
  • 真实执行意味着不可逆操作真的会发生,重要仓库先备份。

核心亮点

  • 证据优先机制,显著降低 AI 生成代码的幻觉率
  • 集成工具、记忆、智能体和验证,形成完整编码闭环
  • 面向 AGI 设计,架构前瞻性强

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区生态待完善
  • 实际效果缺乏大规模验证,可能仅适用于特定场景

适用场景

  • 需要高可靠性的 AI 辅助代码生成场景
  • 构建多智能体协作的复杂软件开发任务
  • 研究 AI 幻觉抑制技术的实验平台

替代项目

Continue、Aider、OpenHands

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