TSUKUYOMI

用伪代码和权重组合,不重训就能影响 LLM 行为

TSUKUYOMI 是一个早期的 AI 智能体实验项目,探索如何通过伪代码中的术语和人工权重组合来影响大语言模型的行为,而无需重新训练模型。项目诞生于 LLM 提示工程兴起之前,尝试用结构化伪代码引导模型输出,属于 OSINT 工具与 AI 框架的交叉实验。核心能力包括:定义伪代码规则、调整人工权重、观察模型行为变化。目前代码已显陈旧,作者自述方法可能仅靠巧合运行,更多是概念验证而非生产级工具。

开源 free 智能体
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 95
维护状态 低维护
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类智能体
开发团队savannah-i-g
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。
访问状态
是否开源
开源协议NOASSERTION
主要语言
技术栈/模型ai,ai-agent,ai-framework,js,json,osint,osint-tool
GitHub 星标★ 95
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-05-01 00:00:00
最近更新2026-08-06 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2

使用教程

核心亮点

  • 概念超前,早于主流提示工程探索伪代码引导 LLM 行为
  • 结合 OSINT 场景,为情报分析提供 AI 辅助思路
  • 代码开源,便于研究早期 AI 智能体实验方法

不足之处

  • 代码陈旧,作者自述方法可能仅靠巧合运行,稳定性存疑
  • 文档稀少,缺乏使用说明和示例,上手难度高

适用场景

  • 研究 LLM 提示工程的历史实验参考
  • 探索伪代码与人工权重对模型行为的影响
  • OSINT 工具开发者的灵感来源

替代项目

LangChain、AutoGPT、Dify

项目介绍

TSUKUYOMI 是智能体领域的开源项目,由 savannah-i-g 开发,2025 年首次发布。

它收录于智能体分类,该分类目前共有 2,499 个项目,GitHub 星标数为 95。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-08-06。无在线服务,需自行部署,完全免费。

它主要面向的使用场景是:研究LLM提示工程的历史实验参考。同类可对比的替代方案包括 LangChain、AutoGPT、Dify。

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