shepherd

像 Git 一样分叉回滚 Agent 运行,重放省 95% 算力

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 219 🐛 待处理 13 👀 关注 9
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GitHub 星标 ★ 2503
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

shepherd 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shepherd-agents
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mcts-rl,meta-agents,meta-optimization,runtime-supervision,tree-rl,workflow-automation
GitHub 星标★ 2503
上线时间2026-06-24 00:00:00
代码更新2026-09-09
仓库体积17.1 MB
本站数据更新2026-11-02
维护状态维护中
收录时间2026-09-14
浏览次数4

项目介绍

Shepherd 是一个面向智能体(Agent)的运行时底座,把每次执行过程记录成可逆的、类似 Git 的轨迹,让元智能体(meta-agent)能够观察、分叉、重放和回滚任意一次运行。它解决的核心问题是:当前 Agent 执行过程不可回溯、难以调试和优化,一旦出错只能从头再来,训练和调优成本极高。Shepherd 通过写时复制(copy-on-write)机制把 Agent 与环境耦合在一起进行分叉,速度比 docker commit 快约 5 倍,重放时 KV-cache 复用率约 95%,大幅降低重复计算开销。它专为元智能体设计,可用于监督、优化和训练其他 Agent,支持 MCTS-RL、树状 RL、工作流自动化等场景,让 Agent 的试错、分支探索和回滚变得像操作 Git 分支一样自然。

Star 增长趋势

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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

技术标签

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 8 步

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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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