RUNE-BOT: Tác nhân AI cục bộ học quy tắc từ thất bại

Tôi đang xây dựng rune, một trợ lý AI đa năng chạy cục bộ.

Cốt lõi không phải là một “tác nhân tích lũy bộ nhớ”, mà là một self-improving architecture có khả năng khái quát hóa thất bại thành quy tắc, rồi tự điều chỉnh hành vi bằng cách kiểm chứng các quy tắc đó trong công việc thực tế.

Self-Improving: tạo quy tắc từ thất bại và kiểm chứng lại các quy tắc đó

Thực thi → ghi lại → phát hiện lặp lại thất bại → tạo ứng viên quy tắc → kiểm chứng trong các tác vụ liên quan → thăng hạng hoặc loại bỏ

Khi tác nhân lặp lại cùng một kiểu thất bại, nó sẽ biến mẫu đó thành một ứng viên quy tắc phòng ngừa. Quy tắc này không được đưa ngay vào prompt. Nó bắt đầu với độ tin cậy thấp, sau đó chỉ theo dõi kết quả trong các tác vụ có liên quan. Chỉ những quy tắc hữu ích mới được thăng hạng dần dần, còn các quy tắc không hiệu quả sẽ bị trừ điểm nhanh hơn và biến mất.

Mọi tác vụ đều được lưu dưới dạng episode, kèm kết quả thành công/thất bại. Khi thực hiện công việc tương tự, hệ thống sẽ lấy lại các episode trước đó để tham khảo.

Proactive: hành động trước khi được yêu cầu

Hệ thống sẽ chủ động đề xuất trước khi người dùng yêu cầu. Khi phát hiện tín hiệu bế tắc trong luồng công việc — thất bại lặp lại, hủy nhanh, lỗi tích lũy — nó sẽ đề nghị trợ giúp, và nếu phát hiện mẫu thất bại lặp lại thì sẽ tự động tạo quy tắc phòng ngừa.

Tuy nhiên, nó không can thiệp một cách tùy tiện. Nếu người dùng từ chối đề xuất, hệ thống sẽ theo dõi phản hồi đó. Nếu bị từ chối 5 lần trong vòng 30 phút, nó sẽ tự động giảm tần suất can thiệp và tăng ngưỡng đưa ra đề xuất. Bản thân hệ thống proactive cũng tự điều chỉnh dựa trên phản ứng của người dùng.

Những gì tác nhân có thể làm

• Đọc/ghi/chỉnh sửa/tìm kiếm tệp, thực thi lệnh shell
• Tự động hóa trình duyệt — chuyển trang, nhấp, nhập liệu, chụp màn hình, trích xuất văn bản
• Tìm kiếm web (DuckDuckGo/Brave) và scraping URL
• Phân tích mã — theo dõi symbol dựa trên tree-sitter, tìm kiếm định nghĩa/tham chiếu, phân tích ảnh hưởng của thay đổi
• Ủy quyền cho sub-agent — chia nhỏ tác vụ phức tạp để chạy song song
• Lập lịch chạy bằng cron
• Tích hợp máy chủ MCP — tự động phát hiện và thực thi công cụ bên ngoài
• Kỹ năng tùy chỉnh — người dùng tự tạo và đăng ký công cụ

An toàn

Guardian sẽ chặn trước các hành động nguy hiểm, Completion/Evidence Gate xác nhận “có thực sự đọc, ghi và kiểm chứng hay không”, còn Quality Gate lọc bỏ các phản hồi thành công rỗng nội dung hoặc hành vi che giấu lỗi. Hệ thống an toàn không phải fail-open mà là fail-closed.

Local-first

Toàn bộ bộ nhớ dài hạn lấy các tệp markdown làm source of truth. SQLite và FAISS chỉ là bộ nhớ đệm tìm kiếm, và có thể được tái dựng từ markdown bất cứ lúc nào. Bạn có thể tự mở ra xem, chỉnh sửa và quản lý phiên bản bằng git.

Giao diện

• CLI + terminal UI dựa trên Rich
• Đa kênh: Telegram, Discord, Slack, LINE, WhatsApp, Google Chat, Mattermost
• Web

Tech stack gồm Python 3.13+, litellm, APSW(WAL), FAISS HNSW, tree-sitter và structlog. Thông qua litellm, hệ thống không bị ràng buộc với một nhà cung cấp mô hình cụ thể và có thể kết nối với bất kỳ LLM nào.