chidori

让AI运行永不丢失，断点续跑自动恢复

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署智能体 🍴 复刻 62 🐛 待处理 16 👀 关注 13

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GitHub 星标 ★ 1372

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队ThousandBirdsInc

官网地址https://thousandbirdsinc.github.io/chidori

GitHubhttps://github.com/ThousandBirdsInc/chidori

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Rust

技术栈/模型agent-framework,agents,ai,checkpointing,deterministic,durable-execution,javascript-engine,llm,replay,resumable,rust,typescript

GitHub 星标★ 1372

上线时间2023-07-19 00:00:00

代码更新2026-11-06

仓库体积114.0 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

Chidori 是一个基于 Rust 的智能体框架，核心特点是让每一次智能体运行默认具备持久化、可回放和可恢复的能力。它解决了当前 AI 应用中因 LLM 调用不稳定、外部依赖故障或长时任务中断导致的工作流失败问题，通过内置的确定性执行引擎和检查点机制，确保复杂任务可以在任意节点保存状态，并在故障后无缝恢复。框架集成了 JavaScript 引擎，允许开发者用 TypeScript 编写智能体逻辑，同时利用 Rust 的高性能和内存安全特性。其核心能力包括：自动记录每次运行的完整轨迹，支持精确回放以调试和审计；状态持久化使得长时间运行的任务不惧中断；通过确定性执行保证相同输入产生相同输出，提升可靠性。Chidori 特别适合需要高可靠性的生产级 AI 应用，如自动化流程、数据管道和复杂决策系统。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1372

技术标签

agent-framework agents ai deterministic durable-execution

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

macOS（Apple Silicon 或 Intel）或 Linux（x86_64 或 arm64）
若从 crates.io 构建：稳定版 Rust 工具链 1.95 或更高
无需 Node、Python、Rust 工具链或原生绑定（使用预编译二进制时）

安装与启动步骤

1安装 chidori 运行时

一条命令下载对应平台预编译二进制并放到 ~/.chidori/bin，安装脚本会按需提示一行 PATH 调整。
```
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ThousandBirdsInc/chidori/main/scripts/install.sh | sh
```
2验证安装

执行版本命令，能打印出版本号说明运行时已就绪；若提示找不到命令，按安装脚本提示把 ~/.chidori/bin 加入 PATH。
```
chidori --version
```
3获取示例仓库

拉取仓库以获得 examples/ 目录中的示例智能体和工具，用于后续运行演示。
```
git clone https://github.com/ThousandBirdsInc/chidori
cd chidori
```
4运行示例智能体

用 chidori run 直接执行 .ts 智能体文件，--input 传参、--tools 指定工具目录；把 task 换成你的任务描述。
```
chidori run examples/agents/worker.ts --input task="..." --tools examples/tools
```
5可选：从 crates.io 安装

不想用预编译二进制时，可从源码构建，需稳定版 Rust 1.95 以上；二进制落在 ~/.cargo/bin。
```
cargo install chidori
```
6可选：源码构建安装

在仓库检出目录内构建发布版；仓库通过 rust-toolchain.toml 固定工具链，cargo 会自动采用。
```
cargo build --release
```
7可选：接入 Tael 观测

启动 Tael 接收 OTLP 数据，并设置导出端点，让每次运行的 span 可在观测后端中按 run_id 追溯。
```
tael serve
export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://localhost:4317
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT`	否	OTLP 导出端点，用于把运行轨迹上报到观测后端	`http://localhost:4317`
`PATH`	否	预编译二进制默认在 ~/.chidori/bin，需加入 PATH 才能全局调用	`$HOME/.chidori/bin`

如何确认成功

执行 chidori --version 能正常输出版本号，即表示运行时安装成功。

常见问题

Q：npm i @1kbirds/chidori 会安装运行时吗？

A：不会。npm 和 PyPI 上的包只是可选 SDK，用于在 TypeScript 或 Python 应用中通过 HTTP 驱动运行时，不包含 chidori 二进制本身。

Q：运行智能体需要先装 Node 或 Python 吗？

A：不需要。运行时是一个自包含二进制，内置纯 Rust 的 JavaScript 引擎，智能体直接写成 .ts 文件由运行时执行，无需 Node、DSL 或原生绑定。

Q：编译安装对 Rust 版本有要求吗？

A：有。从 crates.io 或源码构建需要稳定版 Rust 工具链 1.95 或更新；仓库用 rust-toolchain.toml 固定工具链，检出后 cargo 会自动识别。

Q：示例从哪里来？

A：examples/ 目录包含在仓库检出中，用 git clone 拉取仓库后即可在 examples/agents 和 examples/tools 下找到示例智能体与工具。

Q：如何把运行轨迹接入观测平台？

A：每次运行都输出标准 OTLP span，任意 OTLP 后端均可接收；启动 tael serve 并设置 OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT，即可按 chidori.run_id 查询对应运行。

注意事项

预编译二进制覆盖 macOS（Apple Silicon/Intel）与 Linux（x86_64/arm64），也可在 release 页手动下载对应 tarball。
安装脚本会把二进制放入 ~/.chidori/bin，如命令不可用需按提示调整 PATH。
仓库检出方式额外提供 examples/ 示例，便于直接跑通演示流程。
Chidori 默认对每次运行做检查点，可回放与恢复，回放时不会发起真实 LLM 调用。

核心亮点

默认持久化与断点恢复，无需额外配置，大幅降低长任务失败成本
支持完整运行轨迹回放，便于调试、审计和复现问题
Rust核心+TypeScript逻辑，兼顾性能与开发效率

不足之处

项目较新，生态和文档尚在完善中
Rust门槛对纯前端开发者不友好

适用场景

构建需要长时间运行且不能中断的AI自动化工作流
对AI决策过程有审计和合规要求的场景
需要精确复现AI运行结果以进行调试和测试

替代项目

LangGraph、Temporal、Durable Execution

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