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fractal

Fractal 是一个具有递归自组织能力的层级式智能体循环工具。它让自主智能体循环排列成树形结构:每个节点在自己的 git worktree 中朝目标迭代,并为可分离的子任务派生子节点,使任务树随问题规模生长而非依赖固定计划。系统通过迭代次数、深度、子节点数、成本和时间等硬性上限约束每个循环,操作者可以随时介入引导或停止。运行元数据(含成本)集中存储在一个本地 SQLite 数据库中,并可通过终端 UI 实时交互。项目以 PyPI 包 plasma-fractal 形式发布,支持 Claude Code、Codex、Grok Build、OpenCode 和 Oh My Pi 五种智能体后端。

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工具介绍

用途

Fractal 旨在用层级式、递归自组织的智能体循环来完成复杂任务。它把自主智能体循环组织成一棵 git worktree 树:每个节点在自己的工作树中朝一个目标迭代,并在遇到可分离的子任务时派生出子节点。这样任务树会根据问题实际需要生长,而不是执行一个预先固定的计划。

主要能力

  • 树形智能体循环:无工作树、无自身循环的根(用户)节点是当前分支;顶层节点从它分支,子节点从父节点分支。
  • 硬性边界:每个循环受迭代次数、深度、子节点数、后代总数、成本与时间等上限约束。
  • 运行时元数据:所有状态(runs、iters、steps、costs、signals)记录在本地 SQLite 数据库,可通过终端 UI 实时查看与交互。
  • 五种智能体后端:Claude Code(claude)、Codex(codex)、Grok Build(grok)、OpenCode(opencode)、Oh My Pi(omp),用 --agent 按节点选择,子节点继承。
  • OpenRouter 路由:Claude 与 Codex 可通过 --provider=openrouter 走 OpenRouter,从启动 shell 的 OPENROUTER_API_KEY 认证;OpenCode 与 Oh My Pi 通过自身的 openrouter/<author>/<model> 模型 ID 原生接入。
  • 无人值守循环:默认禁用审批门(Claude bypassPermissions、Codex danger-full-access、Grok --always-approve、opencode --auto、omp --yolo),节点可运行其智能体决定的任意命令。
  • 操作者控制:可随时引导或停止循环。

使用方式

从 PyPI 安装:

  • pipx install plasma-fractal 或 uv tool install plasma-fractal。使用这两种隔离安装方式时,还必须安装 plasma-wiki;一条命令等价写法为 uv tool install plasma-fractal --with-executables-from plasma-wiki。
  • 普通 pip install 会拉取 plasma-wiki 并将 wiki 放入 PATH。

在项目根目录用 fractal open 打开仪表盘(需已初始化的 fractal),浅色终端加 --light。

为智能体安装 skill:可通过插件市场(Claude Code 和 Codex);或从 CLI 安装,将 fractal 与 wiki skill 复制(或符号链接)到 ~/.claude/skills 与 ~/.agents/skills(加 --project 仅当前项目)。升级包后重新运行 fractal install 刷新已复制的 skill(--link 用于符号链接安装)。

使用 /fractal skill 生成和管理智能体节点;也可直接使用 CLI,运行 fractal --help 和 fractal <command> --help 探索。skill 以 /fractal [directive] 调用,接受自然语言指令,智能体会解释指令、打印可提炼出的 NODE.md 指令与完成要求,以及各参数表格(指令未提及处留空),再询问无法推断的内容,随后引导细化节点定义,批准后在 tmux 会话中启动节点。tmux 无法运行时加 --headless,节点输出追加到 headless.log;委托的子节点沿用父节点后端,未加标志的重启会复用节点上次启动的后端。

skill 可解释的参数包括:name(节点名,仅字母数字与下划线,必填)、path、title、scope、base、meta、inherit、agent、provider、model、effort、max-iters、max-depth、max-children、max-descendants、timeout、iter-timeout、step-timeout、interval、sleep、wait、max-cost、max-iter-cost、max-step-cost、reserve-budget、sync、detached、local。

本地开发安装:在包根目录运行 install.sh,无活动环境时创建并使用本地 .venv,有活动环境(如 pyenv)时在其中可编辑安装。./install.sh --help 可看全部选项;也可手动执行 uv sync --all-extras --group test --group lint --group type 与 uv run pre-commit install。可编辑安装下 fractal install --link 会符号链接内置 skill。安装后用 uv run --no-sync <command> 运行工具,或先 source .venv/bin/activate。

运行测试套件(启用 --doctest-modules,集成测试会创建真实 git 仓库与 worktree),以及运行 linter 与 formatter。贡献工作流、仓库约定与发布流程见 CONTRIBUTING.md、AGENTS.md、RELEASING.md;PR 应从 dev 分支拉出并针对 dev 提交,main 仅在发布时推进。

适用场景

适合将可分解的复杂任务交给多个自主智能体并行、分层推进,并需要成本、时间与深度等硬约束以及统一运行元数据追踪的场景。由于节点默认无审批提示运行且可执行任意命令,只应启动你信任其无人监督运行的任务节点,其他情况优先使用沙箱或可丢弃的主机。

限制

  • 每个节点的 git worktree 只隔离其提交的分支,不隔离文件系统、网络或其他外部环境。
  • 无人值守循环无法停下来询问,审批门默认禁用,节点拥有你的凭据与机器的可达范围。
  • 成本上限按每次运行独立设置:预算结束的运行后,node start --continue 若无显式 --max-cost 会被拒绝。
  • 部分参数(如 max-step-cost)在无法强制执行时仅为警告。

许可

Apache License 2.0,详见 LICENSE。Copyright © 2026 Plasma AI。