Agent Autoloop

让你的命令行 Agent 在后台自己接活、自己跟进到底；平时不烦你，遇到拿不准的事才发卡片找你拍板。

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上手 · 场景模板 · 插件 · 内核 · 文档

它解决什么问题？

平时我们用 Claude Code、Codex 这类命令行 Agent，大多是“人守着终端用”：你输一句话，盯着它跑，等它问你下一步；一旦关掉窗口或者人走开，事情就断了。

Agent Autoloop 是一个极轻量的自动化中台。它把任务调度做成一个零外部依赖的内核，把事件来源、Agent、通知通道，甚至代码上线流水线全部拆成可随时插拔的插件。

• 一台电脑、一条命令就能跑。 装在你的 Mac 或 Linux 上，不用买云服务器，也不用开放公网端口。
• 一行配置接新 Agent。 不需要 SDK，也不需要改 Agent 源码，能接收提示词并打印最后一条回复的命令行工具都能接。
• 没有后台界面。 需要你拍板时把卡片推到飞书、钉钉、企微、Slack、Discord 或桌面通知；想看全局进展，敲一行命令。

上手

支持 macOS 和 Linux。运行前需要装好 Node 24、Git、curl，以及任意一个你已经登录好的命令行 Agent，不需要 GitHub 账号。也可以直接把安装说明丢给你的 Agent，让它替你装好。

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/KKKKhazix/agent-autoloop/main/install.sh | sh

装好后用你本机的 Agent 真实走一遍“提问 → 退出等回复 → 拍板 → 接着干完”：

agent-autoloop try

下面是在终端里的真实输出：

事件发出去了，Agent 开始干活……

Agent 结束了这一轮，问了你一个问题。它现在不占进程、不花 Token。

【等你决定】#1 试跑：选一个颜色
这是一次试跑，选哪个都行。
  1. 蓝色
  2. 绿色
回答：agent-autoloop answer 1 <序号>
答完运行 agent-autoloop status，能看到它接着把活干完。

交互终端里直接输入数字回车；非交互终端运行 agent-autoloop answer 1 2 选择“绿色”。再跑 agent-autoloop status，就能看到它接上刚才的会话并显示“你选了绿色，试跑通过”，还有今天和最近 7 天的轮数、Token 和费用（统计口径）。

一件事怎么转起来

编号和上面的架构图一一对应：

1. 新事件进来。 早上 9 点的定时任务、GitHub 上新提的 Issue、业务系统报的错，都变成一条标准事件送进内核。
2. 按规则派活。 内核照你写的规则，决定交给哪个 Agent、去哪个目录干。同一件事排队时又来的消息，会合并成一轮处理。
3. 干完一轮就退出。 Agent 把结果写在最后一条回复里，进程直接退出。
4. 拿不准才问你。 碰到删数据、重启服务、花钱、对外发消息这类事，内核通过飞书或桌面通知发一张卡片给你。等你回复期间，它不占后台进程，也不消耗 Token。
5. 点一下，接着干。 你选完，它接上原来的对话，把剩下的活干完。

能自己搞定的事走图上方的自动闭环：直接办完，或者约个时间（比如半小时后）再醒来复查，全程不打扰你。

日常怎么配？

写一份规则（rules.json）

不需要写胶水代码。打开 ~/.agent-autoloop/rules.json，在 rules 里写清楚什么事、交给谁、在哪个目录干。to 填 agents 里已有的名字。比如每天早上 9 点写早报：

{
  "name": "早报",
  "when": { "cron": "0 9 * * *" },
  "to": "codex",
  "cwd": "~/notes",
  "prompt": "整理昨天的笔记和提交，写今天的早报。"
}

外部事件写法一样，只是要先接好来源。比如有人提新 Issue 时交给 Codex，先按说明在 sources 里登记 github：

{
  "name": "处理 issue",
  "when": { "source": "github", "types": ["issues.opened"] },
  "to": "codex",
  "cwd": "~/code/app",
  "skill": "handle-issue",
  "parallel": 3
}

保存后几秒内自动生效，可以运行 agent-autoloop check 检查。就算改错了，系统也会继续按旧规则跑，并发卡片提醒你哪里写错了。

Agent 怎么跟中台配合？

中台对 Agent 只有一个约定：在最后一条回复里交代结果。事情办完了，正常输出一句结论就行。需要向你请示时，在回复末尾附一段 agent-autoloop 代码块：

订单已经核对完毕，库存充足。

```agent-autoloop
{
  "ask": [{
    "title": "怎么发货？",
    "text": "两种方式今天都能发出。",
    "options": ["快递", "自提"],
    "key": "shipping"
  }]
}
```

除了提问（ask），还能发通知（notice）、关闭已解决的卡片（resolve）、预约复查（later）和触发新事件（events）。万一 JSON 写错了，中台只让它在原会话里重写最后这段回复，不会把已经干完的业务重做一遍；重写也失败时，保留原结论并通知你回执没有生效。

拿来即用的场景模板

每套模板都带规则、任务 Skill 和启用说明。

启用： 打开对应说明，把任务 Skill 放进所用 Agent 的 skills 目录，把示例规则合入 ~/.agent-autoloop/rules.json，替换电脑名和路径，再运行 agent-autoloop check。

反馈处理、网站巡检和飞书摘要默认使用北京时间，只发给本人的飞书私聊。样例数据都是虚构的；脚本和回执只用本地 HTTP 与假飞书 CLI 验证过，没有在真实账号上跑过完整业务。

更多模板：Claude 委托 Codex 处理网页、每周代码清理、交付 PR。

插件体系：四个方向都能自由替换

内置插件随程序安装，填好配置即可启用；第三方插件用 agent-autoloop add <git 地址> 安装。

实测情况： Claude Code、Codex 和 ACP（官方 Codex ACP 适配器）跑通了多轮问答和跨进程会话续接；飞书跑通了发送、按钮回调和卡片更新；四种 Webhook 模板只在本地模拟服务上验证过。这些文字通道靠回答链接拍板，要把 hub.publicUrl 配成手机或电脑能打开的地址。

其他命令行 Agent 一行接入。 设置 use: "command" 并传入命令数组，{prompt} 作为独立参数传递，不会被当成 shell 代码执行。下面的命令整理自各家官方文档，我们还没有逐个跑过：

交付流水线。 给 GitHub PR 打上 deliver 标签后，它会自己跟进到上线：审代码 → 等 CI → 合并 PR → 等部署 → 核对线上版本。审查和交付配置只从 main 读取，绝不在接单电脑上检出或运行 PR 里的代码；排队、并发和重试直接复用内核。

写自己的插件。 从 Agent、通道、事件 三个可运行的最小模板开始，见插件开发说明。要让 Agent 操作网页，先看浏览器接入。命令行和 MCP 也能查看和回答卡片。

内核的四个机制

内核约 1650 行代码、零运行时依赖。它不读系统时钟、不用随机数、不向外发请求，插件主动连进来，账号凭据留在各自的插件里；同样的输入永远得出同样的结果。它把四个计算机领域的成熟做法用到了命令行 Agent 上：

• 挂起零消耗：等你拍板时进程直接退出，等待状态存在数据库里，Agent 不用一直挂着。你三天没回，这三天就没有 Agent 进程在跑、不花 Token，只有很轻的中台在后台等着；你一回答，它接着原来的对话继续干。
• 事件溯源：所有状态都从一条只追加的日志算出来，日志和索引在同一个事务里写进磁盘，写完才应答。进程被强杀，已经确认的事不丢（整机断电没有单独测过）；任何一轮为什么跑、结果是什么，一条命令就能查清；数据格式变了就从日志重建，不用写迁移脚本。
• 指令数据分离：思路和 SQL 参数化一样。Issue 的标题和正文等外部文字只作为资料放进文件，不拼进提示词，提示词里只有校验过字符的类型、编号和链接；用哪个 Agent、在哪个目录、什么权限，只由你本机的规则决定，事件里带 cwd、agent、access 字段会被直接拒收。
• 跳数熔断：思路和网络包的 TTL 一样。Agent 交回的事件会再派给 Agent，层数一路累加，经过人工提问和定时复查也不清零，Agent 自己改不了；超过 8 层就只记录、不再派活，并发一张卡片告诉你。

自己跑一遍

在程序目录 ~/.agent-autoloop/app 下运行：

第 1 轮 · 演示
11-03 20:47:25  规则版本 #1
11-03 20:47:25  触发事件：来源 local · 类型 demo.start · 对象 example
11-03 20:47:25  local 领取（演示程序）
11-03 20:47:25  结束：演示完成

实测性能

Apple M5 Pro、24 GB、Node 24.21.0。写入逐条提交，事务落盘后才应答。npm run benchmark 的达标线按这台机器定，换台机器可能报未达标。

历史变大后，状态汇总会变慢，日志和索引也继续占磁盘；格式变化后的首次启动要从日志全量重建，110 万条用时 43.1 秒。完整数据和测法。

用量与合规说明

中台直接调用你本机已经安装并登录好的命令行工具，不会读取或转存你的账号凭据。模型调用消耗算在你自己的账号名下，额度和使用范围遵循各家模型厂商的服务条款。

在高频自动化场景下，各家厂商通常更建议使用 API Key（个人订阅额度主要是为日常人工交互设计的，详见 Anthropic 与 OpenAI 的官方说明）。如果你用它对外提供服务，请使用 API Key。本项目为独立开源项目，与上述厂商无隶属或背书关系。

更多文档

• 安装说明
• 规则与交付流水线配置手册
• 如何编写插件
• 完整通信协议
• 安全边界说明
• 参与贡献与交流
• 项目开发约定

读代码可以从 bin/agent-autoloop.ts → cli/main.ts 开始，再按功能进入 host/、worker/ 或 plugins/；内核设计先看协议。同名文件分属不同层：host/http.ts 转换 Node 请求，kernel/http.ts 定义接口行为；protocol/rules.ts 校验输入，kernel/rules.ts 定义规则类型和匹配。

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