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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-14 · 当前星标 ★ 2503
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环境要求
- Python 3.11 或更高版本
- macOS 或 Linux(Windows 不支持,需使用 WSL)
- 使用 agent 快速上手需安装并登录 claude CLI,或提供 ANTHROPIC_API_KEY
- Linux 上的授权强制执行需要特权容器(Landlock)
安装与启动步骤
-
1安装 Shepherd
用 pip 从 PyPI 安装 shepherd-ai 包,建议装在虚拟环境中避免污染全局。
pip install shepherd-ai -
2初始化工作区
新建一个临时目录并执行 shepherd init,把它变成一个 Shepherd 工作区。
mkdir /tmp/agent-task && cd /tmp/agent-task shepherd init -
3检查 claude 环境
确认 claude CLI、登录凭证和沙箱是否就绪;加 --probe 可做一次真实认证往返。
shepherd doctor claude -
4生成示例任务
把官方 demo 的 agent 任务脚本写到当前目录的 agent_task.py 文件中。
shepherd demo write agent-task > agent_task.py -
5运行 agent 任务
执行脚本,agent 会工作约一分钟;产物不会写入你的目录,而是成为保留输出。
python agent_task.py -
6查看保留输出
不应用任何变更,直接读取最新 changeset 中的 donut.py 并交给 python3 执行。
shepherd run changeset --latest --read donut.py | python3 - -
7查看完整记录
用 show 查看这次运行的完整记录,加 --json 可拿到机器可读的持久化数据。
shepherd run show --latest -
8保留或丢弃结果
满意就用 select 保留、apply 合并,不满意用 discard 丢弃,轨迹都会记住。
shepherd run list
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
ANTHROPIC_API_KEY | 否 | 使用 Claude agent 时提供的 API 密钥,与订阅登录二选一 | sk-xxxxxxxx |
CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN | 否 | 长期令牌,订阅账号在沙箱中运行更稳定 | export CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN=$(claude setup-token) |
如何确认成功
执行 shepherd run list 能看到本次运行及其状态,shepherd run changeset --latest 能列出保留输出即可。
常见问题
Q:没有 API key 能跑起来吗?
A:可以。README 提供了离线快速上手,使用确定性的 provider,无需任何密钥即可走通保留输出流程。
Q:Windows 上可以安装吗?
A:不支持。授权强制执行仅在 macOS(Seatbelt)和 Linux(Landlock,特权容器)实现,Windows 上请改用 WSL。
Q:Claude 返回 HTTP 403 组织策略错误怎么办?
A:这是账号或组织层面的限制,不是登录问题。换一个密钥或联系组织管理员解决。
Q:claude CLI 直接卡住不返回?
A:例如版本过期会导致挂起,最终表现为 budget 超时而不是认证错误,请更新 claude CLI 版本。
Q:订阅登录在沙箱里失败怎么办?
A:短时有效的登录会话无法在沙箱内刷新,建议用 claude setup-token 生成长期令牌后再运行。
注意事项
- Shepherd 处于 early alpha,API 可能随版本变化,请关注官方文档更新。
- agent 的产物默认是 retained output,不会直接改动你的文件,需显式 select 或 apply 才生效。
- 自己开发 Shepherd 时改为本地可编辑安装:python -m venv .venv && . .venv/bin/activate && pip install -r requirements-dev.txt。
- 更多后端选择和完整 run 命令面见官方文档 https://docs.shepherd-agents.ai/。
核心亮点
- 写时复制分叉比 docker commit 快约 5 倍,重放 KV-cache 复用率约 95%,显著降低试错成本
- 把 Agent 执行抽象为可逆的 Git 式轨迹,支持观察、分叉、重放、回滚,调试和优化体验直观
- 专为元智能体设计,天然适配 MCTS-RL、树状 RL 等需要大量分支探索的训练范式
不足之处
- 项目较新、社区规模有限,长期维护和生态集成情况待观察
- 写时复制与 KV-cache 复用对底层运行时和模型服务有较强假设,接入自有环境可能需额外适配
适用场景
- 元智能体监督和优化子智能体,通过分叉对比不同策略效果
- Agent 强化学习训练中做树状搜索和 MCTS 分支回放
- 复杂工作流调试时回滚到任意历史步骤,避免从头重跑
替代项目
LangGraph、AutoGen、DSPy
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