atlas-agent-control-plane

让智能体每一步都有据可查、断了能续跑

AtlasAgent 是一个可审计的 AI 智能体控制平面，用 FastAPI 后端、Next.js PWA 前端和 Textual 终端界面组合而成。它要解决的核心问题是：当智能体自主调用工具、读写记忆、执行多步任务时，如何让整个过程可追溯、可治理、可恢复。项目提供四块能力：一是证据支撑的记忆系统，记忆条目关联来源证据而非凭空生成；二是受治理的工具运行时，工具调用经过权限与策略约束；三是基于检查点 DAG 的恢复机制，任务中断后可从依赖图节点回滚续跑；四是附赠 55 章工程教程，把设计思路拆开讲。适合想在生产环境落地智能体、又担心黑盒失控的团队，作为编排层底座参考。

开源 free 智能体

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 105

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队malevrigns

所属国家

官网地址https://github.com/malevrigns/atlas-agent-control-plane/blob/main/README.md

GitHubhttps://github.com/malevrigns/atlas-agent-control-plane

定价模式free

价格说明开源项目，免费使用

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agent,agent-framework,agent-orchestration,agent-skills,agentic-ai,agentic-workflow,ai-agent-framework,ai-agents,auditable-ai,control-plane,fastapi,llm-agent,long-term-memory,mcp,nextjs,python,rag,retrieval-augmented-generation,tool-use,typescript

GitHub 星标★ 105

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-08-01 00:00:00

最近更新2026-09-15 00:00:00

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2026-09-12

浏览次数0

使用教程

核心亮点

记忆条目绑定来源证据，回答可回溯到具体依据而非模型臆造
工具运行时带治理层，调用前可做权限与策略校验
检查点 DAG 支持中断恢复，长任务不必从头重跑

不足之处

星标仅 110，属于早期项目，生产验证案例少
同时维护 FastAPI、Next.js PWA、Textual TUI 三套界面，维护成本偏高

适用场景

需要审计留痕的企业级智能体编排
长流程多步任务的中断续跑与回滚
作为智能体控制平面的学习与二次开发底座

替代项目

LangGraph、AutoGen、CrewAI

项目介绍

atlas-agent-control-plane 是一个智能体领域的开源项目，官方简介：AtlasAgent - an auditable AI agent control plane: evidence-backed memory, governed tool runtime, checkpoint DAG recovery, and a 55-chapter engineering tutorial. FastAPI / Next.js PWA / Textual TUI。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 110 星标。

上一篇：manor-ai

下一篇：Crawllama