Neuronium

项目概述#

Neuronium 是一个基于 Python 的 AI 超级代理框架，由 Dataism Lab 开发。其核心特点是确定性执行与可审计性，旨在解决传统 LLM Agent 在处理长期、高熵复杂任务时面临的不可预测性、难以调试及执行过程不可控等问题。

核心特性#

规划系统#

• HTN (Hierarchical Task Network): 层次化任务网络分解，将复杂目标拆解为可执行子任务
• Action Graph (DAG): 基于有向无环图的行动计划，支持并行化与精确恢复

执行引擎#

• 确定性执行: 核心不变量 — 相同输入/状态/工具产生相同的执行轨迹
• 工件血统不可变: 使用内容寻址存储 (CAS) 与 SHA-256 哈希，防止篡改
• 多类型节点: Model Node (LLM), MCP Tool Node, Code Node, Decision Node, Aggregate Node

验证与控制#

• 验证评论家: 嵌入式质量评估，在决策点进行验证而非事后检查
• 类型化契约: 节点间通信使用 JSON Schema 验证
• 意图生命周期: Commit → Execute → Control → Adapt 四状态机管理

记忆系统#

• 混合内存: GraphRAG + 代理检索双重机制，作为一等架构元素

可观测性#

• 审计与重放: 完整执行追踪，支持从任意检查点确定性重放

安装与配置#

# 基础安装
pip install -e .

# 带 Docker 沙箱支持
pip install -e ".[docker]"

配置文件 neuronium.toml:

[project]
name = "neuronium"
data_dir = ".neuronium"

[determinism]
canonical_json = "neuronium-v1"
default_random_seed = 0
llm_temperature = 0.0

[storage]
blob_backend = "fs_cas"
index_backend = "sqlite"

[llm]
provider = "openai"
model = "gpt-4.1-mini"

使用方式#

CLI#

neuronium-agent run --objective "Write a fibonacci function in Python" --trace-export ./trace.jsonl
neuronium-agent run -o "Write fibonacci" --mode interactive

Python API#

from neuronium_agent.api import create_runner
from neuronium_agent.types import RunRequest

runner = create_runner()
handle = runner.start(RunRequest(objective="Write fibonacci"))
status = runner.get_status(handle)
runner.export_trace(handle, "jsonl", "trace.jsonl")

适用场景#

• 长期任务求解: 需要多步骤规划和执行的复杂任务
• 高熵环境: 不确定性高、需要动态适应的现实环境
• 代码生成与执行: 支持确定性计算和沙箱化执行
• 质量敏感应用: 需要严格验证和质量保证的 AI 应用
• 合规审计要求: 需要完整决策追踪的企业级应用

项目信息#

• 开发组织: Dataism Lab
• 主要语言: Python (100%)
• 当前版本: v0.1
• 开源协议: Apache-2.0