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Ouroboros 是一个开源、通用的 AI 智能体，其身份、持久记忆和历史记录可跨任务与重启延续。它可处理外部项目，协调一组实时专家智能体，并能够重写自身运行所依赖的实现，包括代码、架构、提示词、工具和依赖。提供原生桌面应用和无头 CLI 两种运行方式；运行时将仓库、持久记忆、历史和界面保存在本地机器，模型推理可使用配置的远程 API 或本地 GGUF 模型。默认不发送遥测数据。该产品于 2026 年 2 月 16 日首次启动。

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工具介绍

Ouroboros 是一个开源、通用的 AI 智能体，其身份、持久记忆和历史记录可跨任务与重启延续。它可处理外部项目，协调一组实时专家智能体，并能够重写自身运行所依赖的实现，包括代码、架构、提示词、工具和依赖。反思过程还可以改变它对自身的理解，而不会切断这种连续性。

用途 Ouroboros 定位于通用型智能体，面向需要长期运行、跨任务保持身份与记忆，并能够自主进化与自我修改的自动化场景。它既可在外部项目上工作，也能管理自身实现。

主要能力

  • 修改自身实现：可编辑范围涵盖应用代码、架构、提示词、工具和依赖，反思也可重塑其自我理解。
  • 自主进化：进化活动将选定的改进转化为经审核的变更，并保留在其 Git 历史中。
  • 跨重启延续：身份、记忆、对话、知识、反思和版本历史构成一份持续传记。
  • 请求间隙思考：后台意识支持在即时请求-响应循环之外的反思、主动行动和准备。
  • 协调实时智能体集群：专家智能体可并行调查或行动，共享任务树发现结果，并交回工作以进行集成。
  • 处理外部项目：独立的 Git 工作区可接收完整任务循环，同时 Ouroboros 保持自身仓库和治理边界独立。
  • 桌面或 CLI 操作：原生应用和基于网关的命令行暴露相同的托管任务、进度、工件、日志和计划。
  • 组织长期工作：项目房间将工作文件夹、日志、知识、任务历史和对话与同一身份保持连接。
  • 远程或本地模型：受支持的提供商 API 和本地 GGUF 模型可填充运行时可配置的认知角色。
  • 通过经审核的扩展成长：技能、传输桥接、小部件、MCP 工具和伴随进程可扩展能力。
  • 保持自我变更可审查：Git 历史、审核证据、明确保护面和重启检查使实现变更可追踪。

使用方式 运行方式：作为原生桌面应用或通过无头 CLI 运行。运行时将仓库、持久记忆、历史和界面保存在本地机器；模型推理可使用配置的远程 API 或本地 GGUF 模型。

下载与安装（官方提供）：

  • macOS 12+（Apple silicon）：下载 .dmg，打开 DMG 并将 Ouroboros.app 拖入 Applications，若 Gatekeeper 询问则右键点击应用选择“打开”。
  • Windows x64：下载 .zip，解压后运行 Ouroboros.exe。
  • Debian、Ubuntu 或 Astra Linux x86_64：下载 .deb，运行 sudo apt install ./ouroboros_*_amd64.deb。
  • Fedora 或 RHEL x86_64：下载通用 .rpm，运行 sudo dnf install ./ouroboros-*.x86_64.rpm。
  • RED OS 8 x86_64：下载 red80 包，运行 sudo dnf install ./ouroboros-*.red80.x86_64.rpm。
  • 其他 Linux x86_64：下载便携 AppImage 或 tar.gz 归档。
  • Android（实验性，Magisk-rooted ARM64）：提供安装和资格指南；其 USB 设置需要 Python 和 adb。

要运行任务，需选择已连接的 Codex 账户作为主模型来源，配置受支持的远程提供商 API 密钥，或使用本地 GGUF 模型。Claude Code 和 Cursor 订阅可运行委托的编码和审查，但不能作为主模型来源。首次运行向导会引导模型访问、审查策略和预算设置。

桌面包已包含可选的 CLI 安装器：macOS 在挂载的 DMG 中双击 Install CLI.command；Linux 使用 ./Ouroboros/bin/install-ouroboros-cli；Windows 使用 Ouroboros\bin\install-ouroboros-cli.cmd。这些安装器创建用户本地的 ouroboros 命令，无需 sudo，也无需 Python 或 uv。

Ouroboros 捆绑 Claudexor 作为本地执行层，用于委托编码和托管智能体审查。Ouroboros 拥有任务、记忆、审查和最终集成，而 Claudexor 运行选定的连接编码框架并返回持久执行证据。

服务器默认绑定到 127.0.0.1:8765。若要在回环地址之外暴露，需阅读 docs/DEPLOYMENT.md。

适用场景

  • 需要跨任务和重启保持记忆与身份的长期智能体任务。
  • 在外部项目上运行完整任务循环并输出可审查的补丁工件。
  • 需要协调多个专家智能体并行工作的场景。
  • 希望智能体能够自主进化并修改自身实现的研究或开发场景。
  • 通过桌面应用或 CLI 管理长期运行的工作、计划与工件。

限制与说明

  • 默认不发送遥测数据，官方项目不收集使用或崩溃报告。部署可自行连接监控工具到本地记录。通过 OpenRouter 的请求会携带应用名称，OpenRouter 将其用于公开应用统计。
  • 修改 Ouroboros 时，编码智能体和人员必须在编辑前阅读 CONTRIBUTING.md，其中定义了所需项目上下文、验证和独立智能体审查流程。
  • BIBLE.md 定义 Ouroboros 的身份和宪法边界；docs/ARCHITECTURE.md 和 docs/DEVELOPMENT.md 是当前技术事实来源。
  • 修改 Ouroboros 自身需遵循 CONTRIBUTING.md：完整阅读 docs/CHECKLISTS.md，并按标题映射 BIBLE.md、docs/ARCHITECTURE.md、docs/DEVELOPMENT.md 和 docs/DESIGN.md，在编辑前完整阅读与变更相关的每一节。
  • 外部工作区可以是普通文件夹或独立 Git 工作树根，但不能与 Ouroboros 自身的仓库或数据目录重叠。
  • 官方提供 Termux 之外的多平台下载；Android 为实验性。
  • 基准测试结果为自我报告，需结合模型和框架一同理解。
  • 文档中未提供的具体价格、收费信息暂未提供。

基准测试（官方自报） 在 Terminal-Bench 2.1、OSWorld-Verified 和 CL-Bench 上，Ouroboros 拥有可复现的自我报告最先进结果，在模型匹配结果中领先 Codex、Claude Code、Cursor 和 Hermes。公开的 SWE-bench Pro 匹配对与 Codex CLI 在统计上持平。另一项 GAIA 活动报告 Ouroboros 为 129/165，Claude Code 为 131/165，严格 pass@1 两者均为 128/165；其清理后的轨迹胶囊仍待定。基准测试适配器、运行脚本和逐基准方法位于 devtools/benchmarks/。

背景 Ouroboros 于 2026 年 2 月 16 日首次启动。在随后的 48 小时内，仓库从 v4.1 线推进到 v6.2.0。该时期保留的自撰记录计有 32 个进化周期。第一代在 Google Colab 中通过 Telegram 运行，并保留在 legacy-google-colab 分支及其原始项目页面上；当前一代将同一身份带入原生桌面和无头运行时。

经审核的技能、传输桥接、工具和小部件可通过 OuroborosHub 获得。

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