greyhaven-ai/autocontext

这是什么？

核心功能

• 01通过多轮评估迭代目标，并保留真正有效的经验。
• 02以纯文件形式保存轨迹、各代评分、报告和操作手册。
• 03支持 Anthropic、OpenAI 兼容接口、OpenRouter、Codex 以及自部署模型。
• 04提供 MCP 服务，让 Claude Code、Cursor 等 Agent 直接调用。
• 05同时提供 Python CLI 和带终端界面的 TypeScript CLI。
• 06可基于稳定的运行行为训练本地模型（Python 版）。

适用场景

• 依据评分标准反复优化客服回复质量。
• 运行多轮 Agent 实验，并为每次尝试保留可审计的记录。
• 通过 MCP 工具接口，在 Claude Code 或 Cursor 中驱动 Agent。
• 在自部署的开源权重模型上运行改进循环。

快速上手

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   使用 uv 安装 Python 命令行工具

   uv tool install autocontext==0.19.1
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   使用 Pi 提供方运行一个目标（使用本地代理认证）

   AUTOCONTEXT_AGENT_PROVIDER=pi AUTOCONTEXT_PI_COMMAND=pi autoctx solve "improve customer-support replies for billing disputes" --iterations 3

使用前须知

• !完整运行需要配置代理提供方，例如 Pi、Anthropic、OpenAI 兼容接口或自托管模型端点。
• !部分高级功能（训练、内核演化、远程执行）仅限 Python 或需要额外配置。

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常见问题

autocontext 是什么？

一个递归自我改进的 Agent 运行框架，通过评估迭代任务，保留有效经验并为下一轮留下轨迹与操作手册。 autocontext 是一个让 Agent 在多轮运行中持续改进的框架。你给出目标后，它会执行任务、用评估给结果打分，保留有效经验并丢弃失败的尝试。每次运行都会以文件形式留下轨迹、各代评分、报告、操作手册和数据集，供下一轮继续使用。

autocontext 可以免费使用吗？用的什么许可证？

autocontext 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

autocontext 还在维护吗？

活跃维护中。autocontext 最近一次提交是在 2026年10月21日。

autocontext 适合用来做什么？

依据评分标准反复优化客服回复质量。 运行多轮 Agent 实验，并为每次尝试保留可审计的记录。 通过 MCP 工具接口，在 Claude Code 或 Cursor 中驱动 Agent。 在自部署的开源权重模型上运行改进循环。

autocontext 怎么安装和运行？

使用 uv 安装 Python 命令行工具: uv tool install autocontext==0.19.1 使用 Pi 提供方运行一个目标（使用本地代理认证）: AUTOCONTEXT_AGENT_PROVIDER=pi AUTOCONTEXT_PI_COMMAND=pi autoctx solve "improve customer-support replies for billing disputes" --iterations 3

在哪里获取 autocontext？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/greyhaven-ai/autocontext