Repolode
Предложить
ray-r-ren

ray-r-ren/agent-apprenticeship

CLI запускает AI-агентов для написания кода в итеративных циклах и превращает результаты выполненных задач в данные об опыте для будущих агентов.

Открыть на GitHub
Звёзды
1,617
Форки
61
Открытые issues
0
Последний коммит
позавчера

Что это?

Agent Apprenticeship — это CLI-инструмент и открытая экосистема для запуска AI-агентов на реальных задачах. Пользователь задаёт задачу, агент-ученик — например, Codex, Claude Code, Cursor, OpenCode или Hermes Agent — выполняет её в цикле, а модель-наставник или человек проверяет результат каждой итерации. Цикл продолжается до заданной максимальной глубины.

Каждый завершённый запуск создаёт Experience Compilation — набор, в который входят задача, трассировки выполнения, выводы и результаты. Пользователи могут просматривать и проверять такие наборы, экспортировать их или публиковать в общей экосистеме. Другие могут находить их и устанавливать полученные Runtime Training в своих агентов, чтобы последующие запуски начинались с учётом предыдущей работы.

Проект поддерживает три режима обучения (Autonomous, Expert-Led и Organization Custom), а также настройки Public Ecosystem и Private Internal Only. Вместе с проектом доступен начальный датасет на Hugging Face с отобранными задачами, выводами и трассировками выполнения.

Ключевые возможности

  • 01Запускает локальных агентов, таких как Codex, Cursor, Claude Code, OpenCode и OpenClaw, с помощью единой команды.
  • 02Оценивает каждую итерацию цикла с помощью провайдера модели-наставника или эксперта-человека.
  • 03Собирает результаты выполненной работы в Experience Compilations, которые можно просматривать и проверять.
  • 04Экспортирует Runtime Training, сформированный на основе прежнего опыта, и устанавливает его для будущих запусков.
  • 05Поддерживает пользовательских агентов через шаблон команды.

Сценарии использования

  • Запуск повторяемых многоэтапных задач — например, составление карты рынка или чек-листа релиза — с агентом, который совершенствуется от итерации к итерации.
  • Обмен опытом работы агентов внутри команды в приватном режиме.
  • Создание датасета с трассировками работы агентов и выводами для исследований обучения агентов.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите CLI глобально с помощью npm

    npm install -g agent-apprenticeship
  2. 2

    Выполните настройку по инструкциям

    apprentice init
  3. 3

    Проверьте настройки

    apprentice doctor
  4. 4

    Выполните первое задание

    apprentice run "Create a short market map for AI procurement tools."

Что важно знать

  • Для провайдеров моделей Mentor нужны собственные API-ключи, которые необходимо хранить локально.
  • Нужно установить поддерживаемую локальную CLI агента, например Codex, Claude Code или Cursor, либо использовать собственную команду.

В подборках

Open source фреймворки и приложения для ИИ-агентовИИ-ассистенты и агенты для программированияCLI и инструменты для терминалаФреймворки и среды для обучения с подкреплениемФреймворки тестирования и инструменты автоматизации тестов

Темы

#ai-agents#agentic-ai#cli#agent-traces#reinforcement-learning#coding-agents#llm-evaluation#agent-apprenticeship#agent-economy#agent-experience

Частые вопросы

Что такое agent-apprenticeship?
CLI запускает AI-агентов для написания кода в итеративных циклах и превращает результаты выполненных задач в данные об опыте для будущих агентов. Agent Apprenticeship — это CLI-инструмент и открытая экосистема для запуска AI-агентов на реальных задачах. Пользователь задаёт задачу, агент-ученик — например, Codex, Claude Code, Cursor, OpenCode или Hermes Agent — выполняет её в цикле, а модель-наставник или человек проверяет результат каждой итерации. Цикл продолжается до заданной максимальной глубины.
agent-apprenticeship можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
agent-apprenticeship распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
agent-apprenticeship всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в agent-apprenticeship — 21 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать agent-apprenticeship?
Запуск повторяемых многоэтапных задач — например, составление карты рынка или чек-листа релиза — с агентом, который совершенствуется от итерации к итерации. Обмен опытом работы агентов внутри команды в приватном режиме. Создание датасета с трассировками работы агентов и выводами для исследований обучения агентов.
Как установить agent-apprenticeship?
Установите CLI глобально с помощью npm: npm install -g agent-apprenticeship Выполните настройку по инструкциям: apprentice init Проверьте настройки: apprentice doctor Выполните первое задание: apprentice run "Create a short market map for AI procurement tools."
Где скачать agent-apprenticeship?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/ray-r-ren/agent-apprenticeship

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты