# ClawGo 🦞 **面向生产的 Go 原生 Agent Runtime。** ClawGo 不是“又一个聊天壳子”,而是一套可长期运行、可观测、可恢复、可编排的 Agent 运行时。 - 👀 **可观测**:Agent 拓扑、内部流、任务审计、EKG 一体化可见 - 🔁 **可恢复**:运行态落盘,重启后任务可恢复,watchdog 按进展续时 - 🧩 **可编排**:`main agent -> subagent -> main`,支持本地与远端 node 分支 - ⚙️ **可工程化**:`config.json`、`AGENT.md`、热更新、WebUI、声明式 registry [English](./README_EN.md) ## 为什么是 ClawGo 大多数 Agent 项目停留在: - 一个聊天界面 - 一组工具调用 - 一段 prompt ClawGo 更关注真正的运行时能力: - `main agent` 负责入口、路由、派发、汇总 - `subagent` 负责编码、测试、产品、文档等具体执行 - `node branch` 把远端节点挂成受控 agent 分支 - `runtime store` 持久化 run、event、thread、message、memory 一句话: > **ClawGo = Agent Runtime,而不只是 Agent Chat。** ## 核心亮点 ✨ ### 1. 多 Agent 拓扑可视化 - 统一展示 `main / subagents / remote branches` - 内部流与用户主对话分离 - 子 agent 协作过程可观测,但不污染用户通道 ### 2. 任务可恢复,不是一挂全没 - `subagent_runs.jsonl` - `subagent_events.jsonl` - `threads.jsonl` - `agent_messages.jsonl` - 重启后可恢复运行中的任务 ### 3. watchdog 按进展续时 - 系统超时统一走全局 watchdog - 还在推进的任务不会因为固定墙钟超时被直接杀掉 - 无进展时才超时,行为更接近真实工程执行 ### 4. 配置工程化,而不是 prompt 堆砌 - `config.json` 管理 agent registry - `system_prompt_file -> AGENT.md` - WebUI 可编辑、热更新、查看运行态 ### 5. 适合真正长期运行 - 本地优先 - Go 原生 runtime - 多通道接入 - Task Audit / Logs / Memory / Skills / Config / Agents 全链路闭环 ## WebUI 亮点 🖥️ **Dashboard** ![ClawGo Dashboard](docs/assets/readme-dashboard.png) **Agents 拓扑** ![ClawGo Agents Topology](docs/assets/readme-agents.png) **Config 工作台** ![ClawGo Config](docs/assets/readme-config.png) ## 快速开始 🚀 ### 1. 安装 ```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/YspCoder/clawgo/main/install.sh | bash ``` ### 2. 初始化 ```bash clawgo onboard ``` ### 3. 配置模型 ```bash clawgo provider ``` ### 4. 启动 交互模式: ```bash clawgo agent clawgo agent -m "Hello" ``` 网关模式: ```bash clawgo gateway run ``` 开发模式: ```bash make dev ``` WebUI: ```text http://:/webui?token= ``` ## 架构概览 默认协作模式: ```text user -> main -> worker -> main -> user ``` 当前系统包含四层: 1. `main agent` 负责用户入口、路由、派发、汇总 2. `local subagents` 在 `config.json -> agents.subagents` 中声明,使用独立 session 和 memory namespace 3. `node-backed branches` 远端节点作为受控 agent 分支挂载到主拓扑 4. `runtime store` 保存运行态、线程、消息、事件和审计数据 ## 你能用它做什么 - 🤖 本地长期运行的个人 Agent - 🧪 `pm -> coder -> tester` 这种多 Agent 协作链 - 🌐 本地主控 + 远端 node 分支的分布式执行 - 🔍 需要强观测、强审计、强恢复的 Agent 系统 - 🏭 想把 prompt、agent、工具权限、运行策略工程化管理的团队 ## 配置结构 当前推荐结构: ```json { "agents": { "defaults": { "context_compaction": {}, "execution": {}, "summary_policy": {} }, "router": { "enabled": true, "main_agent_id": "main", "strategy": "rules_first", "policy": { "intent_max_input_chars": 1200, "max_rounds_without_user": 200 }, "rules": [] }, "communication": {}, "subagents": { "main": {}, "coder": {}, "tester": {} } } } ``` 说明: - `runtime_control` 已移除 - 当前使用: - `agents.defaults.execution` - `agents.defaults.summary_policy` - `agents.router.policy` - 启用中的本地 subagent 必须配置 `system_prompt_file` - 远端分支需要: - `transport: "node"` - `node_id` - `parent_agent_id` 完整示例见 [config.example.json](/Users/lpf/Desktop/project/clawgo/config.example.json)。 ## MCP 服务支持 ClawGo 现在支持通过 `tools.mcp` 接入 `stdio` 型 MCP server。 - 先在 `config.json -> tools.mcp.servers` 里声明 server - 当前支持 `list_servers`、`list_tools`、`call_tool`、`list_resources`、`read_resource`、`list_prompts`、`get_prompt` - 启动时会自动发现远端 MCP tools,并注册为本地工具,命名格式为 `mcp____` 示例配置可直接参考 [config.example.json](/Users/lpf/Desktop/project/clawgo/config.example.json) 中的 `tools.mcp` 段落。 ## Prompt 文件约定 推荐把 agent prompt 独立为文件: - `agents/main/AGENT.md` - `agents/coder/AGENT.md` - `agents/tester/AGENT.md` 配置示例: ```json { "system_prompt_file": "agents/coder/AGENT.md" } ``` 规则: - 路径必须是 workspace 内相对路径 - 仓库不会内置这些示例文件 - 用户或 agent workflow 需要自行创建实际的 `AGENT.md` ## 记忆与运行态 ClawGo 不是所有 agent 共用一份上下文。 - `main` - 保存主记忆与协作摘要 - `subagent` - 使用独立 session key - 写入自己的 memory namespace - `runtime store` - 持久化任务、事件、线程、消息 这带来三件事: - 更好恢复 - 更好追踪 - 更清晰的执行边界 ## 当前最适合的人群 - 想用 Go 做 Agent Runtime 的开发者 - 想要可视化多 Agent 拓扑和内部流的团队 - 不满足于“聊天 + prompt”,而想要真正运行时能力的用户 如果你想快速上手,先看 [config.example.json](/Users/lpf/Desktop/project/clawgo/config.example.json),再跑一次 `make dev`。