常驻聊天工具中的 Agent 运行时,支持 Slack、Telegram、Discord 等平台,带持久记忆和后台任务。
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基于 Bash 的智能体框架,AI 智能体持续思考、可通过 Slack 或 Telegram 供团队共享。
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这是什么?
Headlong 是一个核心约 1.1 万行 Bash 代码的智能体微型框架。它的核心特性是“持续能动性”:智能体会在自引导的循环中不断产生思考,即使没有外部输入也不会停下;人类发来的消息会作为一条观察被加入思考流,由智能体自行决定是否、何时回复。智能体也可以自己发起项目,并在有话要说时主动联系用户。
核心引擎 shellm 是递归语言模型(RLM)的 Bash 实现,智能体通过编写、执行 shell 命令并读取输出来思考,Bash 是它唯一的工具。它的轨迹以只追加的 jsonl 文件保存,构成支持分叉与合并的 DAG,较早的上下文会分层压缩,较新的条目保持原样。
一个智能体可以通过 Slack、Telegram 和网页仪表盘被团队共享,所有对话都汇入同一条时间线。项目目前处于 alpha 研究阶段,默认在 Docker 沙箱中运行生成的代码,并支持 Ollama、llama.cpp 等兼容 OpenAI 接口的本地模型服务。
核心功能
- 01持续能动性:智能体在外部消息之间持续思考,并自行决定何时回复。
- 02仅用 Bash 作为工具,模型通过编写并执行 shell 命令进行思考。
- 03以只追加 jsonl 文件构成 DAG 形式的轨迹,支持分叉与合并。
- 04分层上下文压缩:较早的条目被逐步总结,较新的条目保持原样。
- 05支持 Slack、Telegram 和网页仪表盘接入同一个智能体。
- 06生成的代码默认在 Docker 沙箱中运行,也可选本地模式。
- 07支持 Anthropic、OpenAI、Gemini、OpenRouter 以及兼容 OpenAI 接口的本地模型服务。
适用场景
- 搭建长期运行的个人或团队助手,持续跟进工作并在相关时主动提醒。
- 基于 shell 工具实验小而易读的智能体框架。
- 通过 Slack 或 Telegram 部署一个团队共享的智能体。
- 使用 Ollama 或 llama.cpp 运行本地模型作为智能体的推理后端。
快速上手
- 1
运行 README 中的官方安装脚本
- 2
向你的智能体发送一条测试消息
ada hello - 3
打开仪表板观察智能体的思考过程
ada dash
使用前须知
- Headlong 是变化频繁的 alpha 阶段研究软件。
- 智能体会运行真实的 shell 命令,因此应在 Docker 等沙箱中运行。
- 按作者的设置,后台思考每小时约花费 1 到 2 美元,因此应使用设有消费上限的 API 密钥。
- 运行需要 LLM API 密钥或本地模型服务器。
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常见问题
- headlong 是什么?
- 基于 Bash 的智能体框架,AI 智能体持续思考、可通过 Slack 或 Telegram 供团队共享。 Headlong 是一个核心约 1.1 万行 Bash 代码的智能体微型框架。它的核心特性是“持续能动性”:智能体会在自引导的循环中不断产生思考,即使没有外部输入也不会停下;人类发来的消息会作为一条观察被加入思考流,由智能体自行决定是否、何时回复。智能体也可以自己发起项目,并在有话要说时主动联系用户。
- headlong 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- headlong 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。
- headlong 还在维护吗?
- 活跃维护中。headlong 最近一次提交是在 2026年11月5日。
- headlong 适合用来做什么?
- 搭建长期运行的个人或团队助手,持续跟进工作并在相关时主动提醒。 基于 shell 工具实验小而易读的智能体框架。 通过 Slack 或 Telegram 部署一个团队共享的智能体。 使用 Ollama 或 llama.cpp 运行本地模型作为智能体的推理后端。
- headlong 怎么安装和运行?
- 运行 README 中的官方安装脚本 向你的智能体发送一条测试消息: ada hello 打开仪表板观察智能体的思考过程: ada dash
- 在哪里获取 headlong?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/laude-institute/headlong
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
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