SuperAPI AI 工具集

mu

μ(mu)是一个开源(MIT 许可)的编程智能体,基于 pi 与 AionUi 构建,提供命令行和 macOS、Windows、Linux 桌面应用。它的核心特色是引入“判断内核”:在每一轮超过 30 个决策点上,由一个小而快的判断模型先做出常规决定,大模型则专注于代码工作。判断模型默认为 Jev(可通过 OpenCode Zen 免费使用),也支持本地 322M 参数的 Laya、分类器模型或任意 LLM。判断结果记录在账本中,可用 mu ledger 查看。它支持测试日志裁剪、蜂群式多智能体协作(2–6 个 bee 共享发现)以及用平实语言生成的进度面板。项目处于早期开发阶段,0.1.x 为预发布版本,名称、设置和格式可能变化。

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工具介绍

用途

μ 是一个编程智能体,新增了“判断内核”,用于处理会话中大量与代码本身无关的决策,例如哪些内容保留在上下文中、命令是否安全、某个发现是否值得告诉其他智能体、任务是否完成等。其理念是让一个小而快的判断模型承担常规判断,从而释放大模型的注意力用于编码工作。

主要能力

  • 决策点:每一轮有超过 30 个决策点(官方文本提到 38 个),每个决策点以简短问题形式向判断模型提问,答案只影响模型下一步行为,不改变是否向你提问。每个决策点可设为 active、shadow 或 off,并可指定自己的判断器:jev、laya(本地)、classifier:<provider>/<model>、llm:<provider>/<model>,或级联如 laya,jev。
  • 判断器(Jev):通过 TypeSafe、OpenRouter、Vercel AI Gateway、OpenCode Zen、Cloudflare Workers AI 或兼容服务访问,各需对应密钥。未设置密钥时使用 OpenCode Zen 上的免费 Jev 1.13。作者自测:一个热问题约 0.3 秒(HTTP/2);一次请求判断 16 块工具输出耗时 0.44 秒。
  • 本地判断器(Laya):322M 参数,在本机运行、不联网。简单谓词可靠,元判断较弱,建议先在 shadow 模式下与 Jev 对比。
  • 其他判断器:pi 目录中任意分类器模型,或任意 LLM。
  • 测试日志裁剪:支持精确重复折叠(相同 diff、DOM 转储或堆栈只留第一份,后续替换为一行标记,不调用模型)和目标感知选择(Jev 对每块通过的测试输出判断当前目标是否需要,仅当“不需要”概率达到 0.9 及以上才丢弃)。两项默认关闭。作者研究中 282 次实时 Jev 请求按标价约 $0.017,默认措辞下请求中位耗时 345 毫秒。官方明确这些数字衡量的是到达模型的内容和丢失的内容,不代表模型能否完成任务;重复数据来自某开发者两天内 15 份 Vitest 日志。
  • 蜂群(hive):2–6 个 bee,各有专注方向,只读代码、运行命令和浏览,不编辑,由主模型修改。bee 发言后 hive.publish 询问是否有值得分享的发现、死胡同、决策或阻碍;共享板只增不减,hive.relate 读取两条笔记的关系(supersedes、contradicts、supports),被取代的结论作为更正投递,矛盾笔记并存并可能派验证 bee。
  • 语言面板(board):开启后,智能体每一步结束时在面板上生成一行平实描述;board.read 询问判断器某段发言是否为新消息,由专门选用“说话平实”的模型转述给真人,并保持面板状态(当前发生什么、清单完成多少、什么在等你)。
  • 桌面应用:内置 mu 及其运行时,无需安装 Node。包含 board、judgments(实时账本)、hive、lessons、files、预览、源码、浏览器等工作面板。权限模式和目标位于输入区,⌘K 打开命令面板。支持 ChatGPT、Claude、Grok、Google 订阅登录或任意 pi 支持提供商的 API 密钥,可导入并继续 Claude Code 和 Codex CLI 对话。

使用方式

  • 桌面应用:从 Releases 下载 macOS、Windows 或 Linux 安装包,打开后粘贴 API 密钥或使用订阅登录。无需判断器密钥即可开始,默认使用 OpenCode Zen 的免费 Jev。
  • 命令行:需 Node 22.19 或更高版本。mu -p "prompt" 运行一次并打印;mu -c 继续上次会话;mu import --list 查找 Claude Code 和 Codex 对话,mu import <file> 导入;mu ledger [n] 打印最近 n 次会话的判断结果。命令行与桌面应用共享账户、设置和 lessons。pi 原有命令(/model、/thinking、/login、/resume、/tree、/fork、/compact、/export 等)不变。MU_JUDGE=laya,jev mu 可覆盖单次运行的判断器。
  • 配置:在 ~/.mu/agent/mu.json 中设置 shadow 模式 {"modes": {"default": "shadow"}}、测试日志裁剪 "features": {"admission": {"testLog": "rules"}}。
  • 桌面开发:在 desktop/ 中 bun install,然后 KYRN_ROOT="$(cd .. && pwd)" bun run start(先在根目录 npm install)。

适用场景

  • 需要控制上下文长度和 token 成本的长会话编程任务。
  • 需要多智能体分工、共享发现并追踪结论变更的复杂调试或探索。
  • 希望用平实语言了解智能体进度、减少自行阅读冗长输出的场景。
  • 关注隐私、希望判断过程留在本机(使用 Laya 或 MU_JUDGE=off)的用户。

限制

  • 项目处于早期开发,0.1.x 为预发布版本,名称、设置和格式可能变化。
  • 官方未提供与 pi、Claude Code 或 Codex 在同一任务上的端到端对比。
  • 测试日志的重复数据仅来自两天内 15 份 Vitest 日志,其余测试运行器未测量。
  • Laya 在元判断上较弱;准确性与性能数据来自作者自身会话和回放,使用前建议在 shadow 模式下对比。
  • 官方未提供正式价格或收费方案详情,仅说明 Jev 1.13 在 OpenCode Zen 上限时免费。
  • 密钥保留在本机,mu 不会自行下载模型或运行时,需要下载的内容会先询问。