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Seenagent — Development skill for Claude Code

Development community

👾 下一代透明智能体架构 Next-Gen Transparent Agent Architecture 🔍 全行为审计 🛡️ 两段式安全调用 🧠 双水位记忆 ⏰ 心跳任务 📊 P0 级事故率降低 80% 兼容 OpenClaw + Claude Code 技能生态.

How to install Seenagent

This entry records only its repository, not the path inside it, so there is no exact command to give. Open lonecat1/seenagent and copy the folder into ~/.claude/skills/, or the file into ~/.claude/agents/.

What Seenagent does

Alternatives in Development

Loop Gen — /loop-gen - 按你的当次意图，现生成一条量身定做的 /loop 提示词 314 ★
Reset Content Gen — Reset apps/content-gen to fresh state for new voice-based agentic coding experiments 296 ★
Gen Build Deb — PHẢI dùng khi user muốn tạo/sinh script đóng gói .deb (build-deb.sh) cho 1 project .NET/Avalonia bất kỳ, để tá 90 ★

README

![SeenAgent Logo](docs/seen_logo.png)

SeenAgent

**基于 LangGraph 的通用智能体：可观察的决策、可扩展的技能、执行前的协议校验**

[![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.10%2B-blue)](setup.py) [![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green)](LICENSE) [![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/lonecat1/seenagent)](https://github.com/lonecat1/seenagent/stargazers)

[中文](#中文) · [English](#english)

项目概述

SeenAgent 受 [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) 启发，以 Python 和 LangGraph 实现通用智能体工作流。项目围绕“模型决策 → 工具行动 → 结果观察”构建状态图，提供 SQLite 会话持久化、用户画像、上下文摘要、动态技能、定时任务、子 Agent 委派和结构化行为日志。

核心设计是 **help → run 两段式技能调用**：模型先获取技能说明，再决定执行或更换技能。当前版本在动态技能执行端加入一次性凭据校验，让调用顺序由代码落实。项目是单机 CLI 应用；OpenClaw 的产品理念与 SKILL.md 约定是参考来源，不代表对其代码的逐模块迁移或功能完全对等。

快速开始

需要 Python 3.10+。以下命令适用于 Linux / WSL2：

git clone https://github.com/lonecat1/seenagent.git
cd seenagent
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -e .
seenagent config
seenagent run

Windows PowerShell 激活虚拟环境时使用 .\.venv\Scripts\Activate.ps1。实际可用命令取决于宿主系统。

配置向导会写入模型设置并测试普通消息连通性。也可以复制 .env.example 为 .env，设置 DEFAULT_PROVIDER、DEFAULT_MODEL、对应 API Key 和 Base URL。请按所选提供商修改模板中的地址与模型。

OpenAI 兼容接口使用 OPENAI_API_KEY 和可选的 OPENAI_API_BASE。
Anthropic 分支需要额外安装 langchain-anthropic；Ollama 分支需要 langchain-community，并启动本地模型服务。这些可选分支尚未在本次回归中进行真实 API 验证。
默认数据目录为项目下 workspace；部署时可通过 SEENAGENT_WORKSPACE 指向自己的可写目录。
在另一个终端运行 seenagent monitor 查看当前 CLI 会话的日志。
输入 /exit 结束 CLI；心跳任务也随主进程停止。

![聊天界面](docs/chat.png)

核心能力与当前实现

能力	实现
状态图工作流	START → agent → tools → agent；模型不再返回 tool_calls 时结束本次请求
会话持久化	CLI 使用 AsyncSqliteSaver 保存 messages 和 summary，通过 thread_id 关联会话
上下文压缩	按 HumanMessage 开始的完整回合裁剪；主调用达到 40 回合后保留最近 10 回合，并让 LLM 合并旧摘要
长期记忆	Markdown 用户画像，支持读取及主动更新；每次模型决策注入画像
动态技能	扫描 office/skills 下的 SKILL.md 或 README.md，按需读取完整说明，执行前校验 help 凭据
子 Agent 委派	主 Agent 通过 delegate_task 调用代码审查/文档整理子 Agent，独立上下文、只读默认工具、预