RUNE-BOT - Tác nhân AI cục bộ ghi nhớ và học từ các lần tự thực thi

Công cụ AI hôm nay lại lặp lại sai lầm đã mắc ngày hôm qua.

Tôi đang xây dựng một tác nhân AI cục bộ có thể ghi nhớ, học hỏi và không bị phụ thuộc vào mô hình.

Càng dùng càng tốt hơn

• Lưu mỗi lần thực thi thành một episode và theo dõi các mẫu thành công/thất bại
• Các tác vụ được phê duyệt lặp đi lặp lại sẽ được nâng cấp thành tự động thực thi (có thể hoàn tác)
• Dữ liệu học là các tệp Markdown nên có thể mở ra và chỉnh sửa trực tiếp

Tự chia nhỏ các tác vụ phức tạp

• Chạy song song các subtasks độc lập trong worker pool
• Tự động thêm tác vụ trong lúc chạy dựa trên kết quả nghiên cứu
• Công cụ đọc chạy đồng thời tối đa 5 cái, công cụ ghi chạy tuần tự

Không kén LLM

• Dựa trên LiteLLM, hỗ trợ hơn 130 nhà cung cấp như Claude, GPT, Gemini, Ollama
• Chuyển đổi mô hình chỉ với một dòng config

Công cụ

• Tìm kiếm/thu thập web, trình duyệt headless (CDP), chỉnh sửa tệp, bash, git
• Dò tìm symbol mã nguồn (tree-sitter), tích hợp máy chủ MCP, nhập/xuất giọng nói (STT/TTS)
• Dùng cùng một tác nhân trên TUI, Web UI, Telegram, Discord, Slack

Cơ chế an toàn

• Phát hiện hơn 80 mẫu rủi ro, quy trình phê duyệt, thiết kế fail-closed

Toàn bộ dữ liệu được lưu cục bộ (SQLite + Markdown + FAISS).
Python 3.13+, giấy phép MIT.

Ví dụ chạy thực tế

Chỉ cần đưa một câu, nó sẽ tự lo từ tìm kiếm web → crawling → tạo tệp.

❯ Hãy nghiên cứu về agent harness và viết tài liệu giúp tôi

┃ ⊕ web_search "agent harness" AI framework ✓
┃ ⊕ web_search harness-first development agents ✓
┃ ⊕ web_fetch langchain.com/anatomy-of-agent-harness ✓
┃ ⊕ web_fetch datadoghq.com/harness-first-agents ✓
┃ ⊕ web_fetch anthropic.com/effective-harnesses ✓
┃ ⊕ web_fetch openai.com/harness-engineering ✓
┃ ◆ file_write agent_harness_research.md ✓

✓ 11 công cụ · 3 phút — nghiên cứu 4 trang web → báo cáo tổng hợp 410 dòng

GitHub: https://github.com/dybala-21/rune

Vẫn còn nhiều thiếu sót. Nếu bạn góp ý, tôi sẽ phản ánh và cải thiện.