ouroboros

告别反复提示,用规范文件直接驱动 AI 智能体干活

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 641 🐛 待处理 202 👀 关注 14
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 6342
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

ouroboros 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队Q00
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✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent-os,agentic-ai,ai-agent,ai-coding-agent,claude-code,cli,codex,coding-agent,deepseek,developer-tools,dsh,dsh-plugin,llm-evaluation,llm-orchestration,loop-engineering,mcp,opencode,skill,skills
GitHub 星标★ 6342
上线时间2026-01-14 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积78.0 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6

项目介绍

Ouroboros 是一个面向 AI 智能体的操作系统(Agent OS),核心理念是“停止提示,开始指定”。它解决了传统提示工程中用户需要反复用自然语言描述意图、难以精确控制智能体行为的问题。用户可以通过声明式规范(如 YAML/JSON)直接定义任务目标、约束和流程,让智能体按规格执行,而非依赖模糊的对话提示。项目基于 Python 构建,深度集成 MCP(模型上下文协议),支持 Claude Code、Codex 等主流 AI 编码工具,提供 CLI 和运行时编排能力,实现多智能体协作、任务分解与状态管理。其核心能力包括:声明式任务规范、智能体生命周期管理、工具调用编排、以及跨 LLM 的兼容层,旨在将 AI 从“聊天机器人”升级为可预测、可复用的自动化执行引擎。

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 ★ 6342

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 7 步

环境要求

  • Windows 需 PowerShell 5.1+ 或 pwsh 7+
  • 已安装任一受支持的 AI 编码智能体(Claude Code、Codex CLI、Kiro CLI 等)
  • 使用 Codex 插件方式时需 codex 在 PATH 中,且宿主机有 uvx
  • 原生 Windows 为实验性支持,Codex CLI 需要 WSL 2

安装与启动步骤

  1. 1一键安装主程序

    Windows 下执行该命令,脚本会自动通过 winget 安装 Git 与 uv,再由 uv 下载 Python 并安装 ouroboros-ai。

    irm https://raw.githubusercontent.com/Q00/ouroboros/main/scripts/install.ps1 | iex
  2. 2pipx 方式安装

    Kiro 等场景可用 pipx 安装带 MCP 的发行包,也可换成 uv tool install 'ouroboros-ai[mcp]'。

    pipx install 'ouroboros-ai[mcp]'
  3. 3在智能体中初始化

    打开你的 AI 编码智能体,执行一次性的运行时配置;它是只需做一次的准备步骤。

    ooo setup
  4. 4发起首次采访

    运行第一条工作流命令,启动苏格拉底式采访,把模糊想法变成可验证的规范。

    ooo interview "I want to build a task management CLI"
  5. 5纯终端运行

    不依赖智能体宿主时,可直接在普通终端用 init start 指定编排目标。

    ouroboros init start --orchestrator "I want to build a task management CLI tool"
  6. 6指定宿主运行时

    安装后如需显式选择宿主,用 --runtime 传入 kiro、opencode、copilot 等值。

    ouroboros setup --runtime kiro
  7. 7Codex 插件安装

    已装 uvx 时可用 Codex 插件市场方式安装,然后新开一个 Codex 会话再执行 ooo setup。

    codex plugin marketplace add Q00/ouroboros
    codex plugin add ouroboros@ouroboros

关键配置

配置项必填说明示例
OUROBOROS_LLM_BACKEND否切换 LLM 后端,设为 dsh 会驱动 DeepSeek Harness 的 ACP 服务dsh
OUROBOROS_RUNTIME否标记当前宿主运行时,setup --runtime kiro 会写入该值kiro

如何确认成功

运行 ouroboros init start 或 ooo interview 后,若出现苏格拉底式提问并报告 ambiguity score(歧义分数),即表示安装配置成功。

常见问题

Q:Windows 上没装 Python 可以安装吗?

A:可以。install.ps1 会在缺失时通过 winget 装好 Git 和 uv,再由 uv 自行下载 Python,然后安装 ouroboros-ai。

Q:Windows 上 Codex CLI 能用吗?

A:原生 Windows 属实验性支持,Codex CLI 需要 WSL 2 才能运行。

Q:怎么接入 DeepSeek 模型?

A:两种方式:设置 OUROBOROS_LLM_BACKEND=dsh 走 DeepSeek Harness,或安装 dsh-ouroboros 插件后在聊天里直接输入 ooo interview。

Q:如何更换或刷新绑定的宿主?

A:用 ouroboros setup --runtime <宿主> 显式指定,或运行 ouroboros setup refresh 按本机已安装的宿主重新注册。

注意事项

  • 安装脚本会自动检测可用运行时,并在宿主支持时注册 MCP server
  • ooo setup 是一次性配置,之后可随时用 ooo config 回到设置界面
  • 原生 Windows 支持为实验性,Codex CLI 需 WSL 2
  • 安装脚本会自动装 Git 和 uv,可能改动系统环境,请留意提示

核心亮点

  • 声明式规范替代自然语言提示,任务定义更精确,减少歧义和重复沟通
  • 深度集成 MCP 协议,可无缝调用海量外部工具和 API,扩展性强
  • 支持多智能体编排和状态管理,适合复杂工作流自动化

不足之处

  • 项目处于成长早期,文档和生态尚不完善,上手门槛较高
  • 声明式规范的学习曲线陡峭,需要用户掌握特定 DSL 和配置方式

适用场景

  • 自动化软件开发流程,如代码生成、测试执行和重构
  • 构建企业级 AI 工作流,将多个智能体编排为固定流水线
  • 作为个人 AI 助手后端,通过规范文件管理日常任务和工具调用

替代项目

LangChain、AutoGen、CrewAI

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