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ruflo

Ruflo（原名 Claude Flow）是面向 Claude Code 和 Codex 的智能体元框架（agent meta-harness），由 rUv 开发。它在模型之外提供工具、记忆、循环、沙箱与控制层，可部署多智能体协作 swarm、编排自主工作流并构建对话式 AI 系统。主要特性包括自适应记忆、自学习能力、跨机器的智能体联邦通信、向量 RAG 集成，以及对企业级安全护栏的支持。用户通过 npx ruflo init 初始化后即可在 Claude Code 中正常使用，后台 hooks 会自动路由任务、学习成功模式并协调智能体。同时提供可视化控制台、MCP 服务器、终端 UI（TUI）以及 ruOS 桌面端等接入方式。

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工具介绍

概述

Ruflo 是一个面向 Claude Code 和 Codex 的“智能体元框架（agent meta-harness）”。其核心理念是：Agent = 模型 + Harness。模型负责生成内容，而 Harness 为它提供工具、记忆、循环、沙箱与控制能力，使其真正可以执行工作。Ruflo 就是这层围绕 Claude Code 与 Codex 的执行层，提供 100 多个专用智能体、协同 swarm、自学习记忆、跨机器联邦通信和企业安全护栏，让智能体不仅能运行，还能协作。

该项目原名 Claude Flow，现更名为 Ruflo。“Ru”代表作者 rUv，“flo”寓意持续工作。底层由基于 Rust 的 AI 引擎、嵌入（embeddings）、记忆和插件系统提供支持。

主要能力

  • 多智能体 swarm 与自主工作流：智能体可自组织为 swarm，协调自主工作流，构建对话式 AI 系统。
  • 自适应记忆与自学习：从每个任务中学习，跨会话记忆。本地向量检索与对比式更新可在不使用 LLM 的情况下运行，但仍需要嵌入和已配置的学习模块。
  • 智能体联邦（Agent Federation）：被称为“智能体的 Slack”，为跨信任边界的智能体提供共享工作空间。不同机器、组织或云区域的智能体可以发现彼此、验证身份并协作。由 @claude-flow/plugin-agent-federation 处理，通过 mTLS + ed25519 验证；离开节点前会剥离 PII，所有消息可审计；不可信智能体以较低权限参与（只能看到发现信息，看不到记忆），可信度可升级或即时降级。用户无需配置握手或管理证书，使用 federation init、federation join 即可。
  • 向量 RAG 集成：支持向量检索与 RAG 相关能力。
  • 集成与工具：原生集成 Claude Code、Codex、Hermes 等多种 MCP 支持的工具。
  • 安全策略：企业级安全护栏，网络、支出和破坏性操作即使在自动模式下也需确认。

使用方式

在 Claude Code 中开始

需要 Claude Code 2.1.287 或更高版本。在 Claude Code 内运行：

  • 获取核心工具、可视化控制台和运行时 mods。
  • 核心提供基础工具；控制台打开智能体驾驶舱；mods 在 Claude Code 内添加路由与策略执行。mods 以你账户的权限运行，安装前请审查其代码。

从 ruflo 市场安装 mods（需 Claude Code 2.1.287+）：

  • ruflo-console：控制台驾驶舱
  • ruflo-mods：在进程内路由提示并执行策略
  • ruflo-swarm：在面板中显示 swarm
  • ruflo-ruos：添加 ruOS 状态段

安装后打开 /plugin 确认它们出现在活动 mods 行中。在控制台内，/ruflo market 是插件目录，列出每个 ruflo 插件、mod 和技能及其内容，并提供安装、启用、禁用和更新按钮（每个操作都会先询问）。

使用 Codex 或其他 MCP 工具

使用 NPX 进行 Ruflo 项目设置，并将客户端连接到 Ruflo MCP 服务器。在项目终端运行设置向导。

对于支持本地 stdio MCP 服务器的客户端，配置 command 为 npx，参数为 ["-y", "ruflo@latest", "mcp", "start"]。等效的服务器命令相同。MCP 将 Ruflo 工具暴露给客户端；控制台和 mods 是 Claude Code 集成，hook 支持取决于客户端。

终端 UI（可选）

控制台也可独立运行，无需 Claude Code：npx ruflo tui（添加 --plain 可为脚本打印单帧）。它显示 Overview、Cost、Swarm、Events 和 Missions，以及可选的 AI 页面。

ruOS 桌面端（可选）

可通过 MCP 将 ruOS 连接到 ChatGPT 或 Claude。

初始化

一条 npx ruflo init 即可为 Claude Code 装上“神经系统”：智能体自组织为 swarm、从每个任务学习、跨会话记忆，并可通过联邦与其他机器上的智能体安全通信而不泄露数据。初始化后无需学习 314 个 MCP 工具或 26 个 CLI 命令，只需正常使用 Claude Code，hooks 系统会自动路由任务、学习成功模式并在后台协调智能体。

两种安装路径

  • 路径 A — Claude Code 插件（轻量，仅斜杠命令）：添加斜杠命令和智能体定义。ruflo-core 在安装时会注册自己的 MCP 服务器，其工具以 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__* 形式调用，而非裸名称。其他插件通常不附带自己的 MCP 服务器。若需要完整循环和 CLI 轨道工具名，请使用路径 B。
  • 路径 B（CLI 轨道）：提供完整的循环与 CLI 工具名。

macOS / Linux / WSL / Git-Bash 可使用 curl ... | bash 形式；全平台（包括原生 Windows PowerShell / cmd）可使用 npx ruflo@latest init 向导。Windows 用户注意：curl ... | bash 需要 POSIX shell（Git-Bash、WSL、MSYS），而 npx 行可在 PowerShell 和 cmd 原生运行。若遇到 'bash' 未识别错误，请改用 npx 行。

可视化控制台

控制台是智能体驾驶舱，可在 Claude Code 旁跟踪工作流、智能体、模型、token 和成本。可检查任何运行：打开智能体日志和结果、搜索、分类失败、重放和比较。以 npx ruflo init 开始，重启 Claude Code，然后使用 /ruflo。

Claude 控制

通过 Settings → Claude control 可导航并运行控制台操作。权限级别可选 read、write、manage 或 full，审批可选 ask 或 auto。当前默认是 read + ask。高于权限级别的操作会被拒绝；网络、支出和破坏性操作即使在 auto 下也需要确认。可查看实时操作日志或按 Take back control 停止 Claude 控制。

学习机制

有用的轨迹和任务反馈可以影响未来工作。结果取决于已配置的记忆、学习组件和反馈质量。相关内容包括 RuVector 训练集成和轨迹对比学习。

适用场景

  • 希望让 Claude Code / Codex 具备多智能体协作与自主工作流能力的开发者。
  • 需要跨会话记忆、自学习与任务成本跟踪的团队。
  • 需要跨机器或跨组织安全协作智能体的场景（联邦）。
  • 希望用可视化控制台检查、调试和重放智能体运行的用户。
  • 使用支持 MCP 的客户端并希望接入 Ruflo 工具链的用户。

限制与注意

  • 在 Claude Code 中开始需要 Claude Code 2.1.287 或更高版本。
  • mods 以你账户权限运行且不在沙箱中，安装前需审查代码。
  • 本地向量检索与对比更新虽可不依赖 LLM，但仍需嵌入和配置好的学习模块。
  • hooks 支持取决于客户端；控制台和 mods 属于 Claude Code 集成。
  • 文档中展示的控制台动画与主题演示使用样本数据或重放渲染帧，并不代表已完成 swarm 工作或记忆召回。
  • 创建任务（mission）不代表功能已实现。
  • 联邦的 WireGuard 网格层为可选（opt-in）。
  • 关于收费、价格等信息，资料中暂未提供。

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