Octomind

Среда выполнения ИИ-агентов с приоритетом CLI.
Передавайте через пайпы, планируйте, встраивайте. Один бинарный файл, любая модель, нативная поддержка MCP — создан для автономной работы, а не только для чата.

Документация · Реестр Taps · Веб-сайт

Octomind — это клиент ИИ-агентов с открытым исходным кодом: модели вызывают MCP-инструменты для выполнения реальной работы — чтения и записи файлов, запуска оболочек, поиска кода, делегирования подагентам. Большинство CLI-агентов — это интерфейсы чата, которые случайно запускаются в терминале. Octomind — это среда выполнения, у которой случайно есть такой интерфейс: одна и та же сессия работает интерактивно, через пайп stdin, как фоновый демон, через WebSocket или как ACP-подагент внутри стека другого агента. Модели, инструменты, роли, защитные механизмы, бюджеты — всё это в формате TOML, без кода фреймворка.

# Interactive
octomind run developer:general

# Piped — CI, scripts, automation
echo "Explain the auth module" | octomind run developer:general --format plain

# Daemon — long-running, inject messages from anywhere
echo "watch the build" | octomind run --name watcher --daemon --format jsonl
octomind send --name watcher "run the test suite"

Содержание

• Быстрый старт
• Бенчмарки — Реальные PR, отложенные тесты
• Почему Octomind?
• Один бинарный файл, пять интерфейсов
• Защитные механизмы — Политика как код
• Стоимость как контрольная плоскость
• Сессии, которые остаются эффективными на 4-м часу
• Контекст, управляемый намерением
• Специалисты и Taps
• Встроенные MCP-инструменты
• Продвинутые пользователи — Роли, рабочие процессы, слои
• Установка
• Конфигурация
• Архитектура
• Участие в разработке
• Документация
• Лицензия

Быстрый старт

# Install (macOS & Linux) — single Rust binary, no runtime dependencies
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/muvon/octomind/master/install.sh | bash

# Sign in — models included, no API keys to manage
octomind login

# Start with a specialist — no setup required
octomind run developer:general

        Octomind v0.40.2
        Role: developer · Model: octohub:auto
        ~/your/project
> _

Вы находитесь в сессии с агентом, который может читать ваш код, запускать команды, редактировать файлы и расширять возможности по мере необходимости. Простой интерфейс с рендерингом markdown и автодополнением оболочки — не нужно изучать TUI, работает через SSH, в tmux, в логах CI.

octomind login подключает вас к Octomind Cloud — подписке, которая включает доступ к моделям через шлюз octohub, так что ничего настраивать не нужно. Предпочитаете свои ключи? Пропустите вход и используйте любого провайдера: OpenRouter, Anthropic, OpenAI, DeepSeek, Ollama и другие. Облако — это базовый вариант; BYOK всегда остаётся полноценным путём.

developer:general (и lawyer:sg, doctor:blood и т. д.) берутся из встроенного стандартного tap muvon/tap, а не из вашей локальной конфигурации. Собственный тег по умолчанию в конфигурации — assistant:concierge, поэтому простая команда octomind run запускает его. Баннер выше является иллюстративным (настоящий отображает пиксельный значок слева от текстового блока).

Другие способы установки: cargo install octomind (Rust 1.95+) или сборка из исходников.

Бенчмарки — Реальные PR, отложенные тесты

Мы проводим бенчмарки на octobench: 25 задач, собранных из пулл-реквестов, слитых в 2026 году — в основном после окончания обучения моделей — на python, php, rust, c++ и js. Каждый агент работает в репозитории до исправления; тесты, написанные мейнтейнером для слитого исправления (которые агент никогда не видит), определяют успех или провал. Четыре агента, стандартные однопоточные вызовы, без настройки:

• Харнесс — это рычаг. opencode запускал ту же модель на том же эндпоинте по той же цене — чистое A/B-сравнение харнессов. octomind решил 24 задачи против 19, при этом затраты были в два раза ниже: дисциплина контекста плюс супервизия именно на тех задачах с глубокой первопричиной, где неконтролируемые агенты слишком рано объявляют победу.
• Худший сценарий ценообразования, но всё равно впереди. glm-5.2 работал без кэширования промптов (каждый токен по полной цене), в то время как Opus выставлял счёт за ~97% перечитываний контекста по тарифам кэша 1/10 — и octomind всё равно лидировал по количеству решённых задач, стоимости и затраченному времени.
• Воспроизводимо. Полная таблица по каждому случаю, артефакты запусков и руководство по воспроизведению: BENCHMARK.md @ 8aa3968. История бенчмарка: запись в блоге.

Зачем нужен Octomind?

В 2026 году все CLI-агенты хорошо справляются с интерактивным чатом. Проблемы начинаются, как только вы отходите от клавиатуры:

• Автономии нужна политика, а не всплывающие окна. Другие CLI делают человека слоем безопасности — каждое опасное действие требует подтверждения. Это ломается в CI, демонах и запланированных запусках. Octomind вместо этого применяет детерминированные защитные механизмы из TOML-файла. См. Защитные механизмы.
• Войны конфигураций. Нет центрального реестра. Навыки здесь, MCP-серверы там, конфиги агентов — нигде. Сообщество называет это "солидарностью во фрустрации". Octomind поставляется с tap-реестром: каждый агент — это один TOML-файл в Git-репозитории, octomind run категория:вариант — и всё работает.
• Универсальный ИИ галлюцинирует в экспертных областях. ChatGPT пишет неверные дозировки лекарств. Юристы ссылаются на несуществующие дела. Мультиагентная специализация теперь является архитектурой по умолчанию для серьёзной работы — Octomind запускает готовых специалистов, по одной команде на каждого.
• Один универсальный помощник на все задачи. Отладка Rust, интерпретация анализов крови, проверка контрактов — один и тот же промпт, одни и те же инструменты. Дрейф накапливается.
• Сессии ломаются на 4-м часу. Наивное усечение теряет нужные решения. Качество падает. Вы перезапускаете. Компактификация Octomind учитывает кэш и сохраняет структуру. См. Сессии.
• Счета удивляют. Пользователи Cursor публикуют истории о перерасходе на $7K в день. Нет бюджета на задачу, нет аварийного выключателя. Octomind устанавливает жёсткие лимиты расходов — до выставления счёта, а не после. См. Стоимость.
• Контекст предзагружен и раздут. Большинство харнессов загружают все инструменты и навыки заранее. Octomind активирует навыки и возможности по намерению. См. Контекст, управляемый намерением.

Один бинарник, пять интерфейсов

Тот же движок сессий, доступный так, как нужно вашему рабочему процессу:

# ACP — drop into any multi-agent system as a sub-agent
octomind acp developer:general

# Non-interactive — the message is read from stdin (pipe it in), output as plain text
echo "Explain the auth module" | octomind run developer:general --format plain

# Structured JSONL output for pipelines
echo "List TODO items" | octomind run developer:general --format jsonl

# Daemon — keep a session alive and inject messages into it from anywhere
echo "first task" | octomind run --name watcher --daemon --format jsonl
octomind send --name watcher "now run the test suite"

# Structured output — constrain replies to a JSON Schema (structured-output models only)
echo "List TODO items as JSON" | octomind run developer:general --format jsonl --schema todos.schema.json

octomind run не имеет аргумента сообщения — когда установлен --format, ввод поступает из канала stdin. --format используется только для run (принимает только plain или jsonl; server и acp его не поддерживают). Установка --format запускает неинтерактивный режим только если stdin не является терминалом: octomind run developer:general --format plain, введённый в TTY, остаётся интерактивным, тогда как перенаправление в него выполняется один раз и завершается. Передайте --schema <file.json>, чтобы заставить ответы соответствовать JSON Schema (требуется модель с поддержкой структурированного вывода — модели Anthropic выдают ошибку); см. справочник по CLI.

См. WebSocket-сервер, протокол ACP и демон и хуки для режимов интеграции.

Один бинарный файл. Любой рабочий процесс.

Защитные механизмы — политика как код

Другие CLI-агенты делают человека уровнем безопасности: каждое опасное обращение к инструменту вызывает модальное окно, каждая запись файла ждёт клика. Это работает для одного разработчика за клавиатурой. Это ломается, как только агент направляется на долгую задачу, CI-задание или автономный цикл.

Octomind придерживается противоположной позиции. Политика живёт в скриптах, а не в подсказках. Поместите .agents/guardrails.toml в свой репозиторий, и рантайм будет детерминированно её применять — до вызова, после результата, после хода.

# Pre-call deny — block a class of calls before they execute
[[guard]]
match   = "shell(command=^rm\\s+-rf?)"
message = "rm -rf blocked."

# Conditional rule — only fires after the agent ran git status this session
[[guard]]
match   = "shell(command=git push)"
when    = ["+shell(command=git status)"]
message = "Review changes before pushing."

# Post-result hook — non-zero exit injects feedback into the agent's inbox
[[hook]]
match  = "text_editor(path=src/.*\\.rs)"
on     = "success"
script = ".agents/check-clippy.sh"

# Post-turn validator — fires only over the call slice since it last ran
[[validator]]
name   = "tests-pass"
roles  = ["developer"]
script = ".agents/run-tests.sh"

• Защитные правила — правила запрета перед вызовом. Сопоставление по capability(arg_name=regex), управление по истории (+used / -unused), требование загруженных возможностей (has = [...]). Агент даже не пытается выполнить заблокированный вызов.
• Хуки — скрипты после результата. Запускаются после возврата каждого инструмента. Ненулевой код выхода внедряет stdout в почтовый ящик агента как сообщение пользователя — ошибки clippy, сбои линтера, диффы форматирования становятся автоматическими исправлениями без перезапуска хода.
• Валидаторы — скрипты после хода. Срабатывают только на новом срезе журнала вызовов (на основе курсора, никогда не перезапускаются на старой активности). Фильтрация по роли. Вывод оборачивается в блоки <validation>, которые агент читает на следующем ходе. Это то, что заменяет запросы "одобрить это изменение?" в автономных циклах.

DSL богаче, чем хуки жизненного цикла конкурентов: возможность+regex-аргументы+история+роль+regex-результат в одном декларативном файле. Нет кода для компиляции, нет плагина для установки. Создан для полной автоматизации: подходит для CI, демонов, запланированных запусков, под-агентов ACP. Полный справочник: Защитные механизмы.

Мир движется к автономности. Выбор не "спрашивать или автоматизировать" — это "автоматизация с детерминированной политикой" против "автоматизации на удачу". Octomind поставляет первое.

Стоимость как контрольная панель

Выбирайте подходящую модель для каждого шага. Дешёвую — для рутинных исследований, передовую — для проверки — на уровне роли, шага, с возможностью замены модели в середине сессии. Отслеживание затрат в реальном времени и жёсткие лимиты расходов предоставляются бесплатно.

# Per-role model selection — pay Opus only where it's worth it
[[roles]]
name = "researcher"
model = "openrouter:google/gemini-2.5-flash"   # cheap broad context

[[roles]]
name = "reviewer"
model = "anthropic:claude-opus-4-7"            # precision where it counts

# Hard spending limits — enforced, not advisory
max_request_spending_threshold = 0.50    # USD per request
max_session_spending_threshold = 5.00    # USD per session

• Выбор модели на уровне роли и слоя для многих провайдеров — OpenRouter, OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Amazon Bedrock, Cloudflare и других — через octolib. Разные роли могут работать у разных вендоров; новые провайдеры, добавленные там, автоматически становятся доступны в Octomind. См. Провайдеры и модели для текущего списка и поддерживаемых моделей.
• Замена модели в середине сессии с помощью /model anthropic:claude-haiku-4-5. Смешивайте провайдеров по ролям — дешёвая модель для исследований, лучшая модель для выполнения. Стоимость отслеживается отдельно по каждому провайдеру.
• Отслеживание стоимости в реальном времени для каждого запроса и сессии.
• Учёт токенов с учётом кэша (cache_read_tokens, cache_write_tokens, отдельно от ввода/вывода).
• Жёсткие пороги расходов с принудительным применением. При достижении лимита сессии Octomind предлагает продолжить (в интерактивном режиме) или автоматически останавливается (в неинтерактивном); при достижении лимита запроса выполнение останавливается сразу — до выставления счёта, а не после.

Пользователи Cursor получают счета на $7,000 неожиданно. Агенты Octomind срабатывают по бюджету и останавливаются — интерактивные сессии спрашивают перед продолжением, неинтерактивные запуски останавливаются автоматически.

Сессии, которые остаются эффективными на 4-м часу

Каждый агент для программирования деградирует через несколько часов. Контекст переполняется. Решения усекаются. Агент забывает, зачем он начал.

Двигатель адаптивного сжатия Octomind работает автоматически: - Учитывающий кэш — рассчитывает, стоит ли проводить уплотнение до его выполнения. Никогда случайно не нарушает попадание в кэш промптов. - Адаптивный к нагрузке — уплотняет агрессивнее по мере роста контекста. - Сохраняющий структуру — сохраняет решения, ссылки на файлы, ошибки, зависимости; убирает шум. - Адаптивный к планам — супервизор отслеживает сложную работу извне, в то время как сфокусированные задачи остаются без планов. - Полностью автоматический — вам никогда не нужно об этом думать.

Вторичная выгода: меньший контекст означает меньше токенов, более быстрые ответы, меньшую стоимость после каждого срабатывания уплотнения.

Сессии также сохраняются: octomind run --name my-feature сохраняет прогресс по мере выполнения, octomind run --resume my-feature (или --resume-recent) продолжает с того места, где вы остановились — включая задачи, растянутые на несколько дней. Подробности: Сжатие, Сессии.

Работайте над сложной задачей 4 часа. Агент всё равно помнит, что было решено в первый час.

Контекст, управляемый намерением

Большинство фреймворков для агентов заранее загружают в контекст все доступные инструменты, навыки и инструкции. Модель видит пятьдесят определений инструментов и стену системных промптов, прежде чем вы наберёте хотя бы один символ. За этим следуют счета за токены. Промахи кэша. Запутанный выбор инструментов.

Octomind переворачивает это с ног на голову. Навыки и возможности остаются в спящем режиме, пока ваше намерение не совпадёт с ними — тогда они активируются, добавляют свой контент и остаются только до тех пор, пока они актуальны. Контекст — это функция того, что вы на самом деле пытаетесь сделать.

Как работает активация (без угадывания ключевых слов)

• Смысл, а не ключевые слова. Специальная модель эмбеддингов — обученная на трафике активации — оценивает, насколько хорошо ваш запрос соответствует описанию каждого навыка. "Помоги мне рефакторить этот поток аутентификации" и "вход сломался" находят один и тот же навык; "какая погода" — ни одного.
• Правила, написанные вручную, где важна точность. Авторы навыков могут привязывать активацию к именам файлов, их содержимому или точным фразам, если они знают лучше, чем оценка сходства.
• Воздержание при почти равных оценках. Если два навыка получают близкие оценки, ни один не активируется. Лучше ничего не загружать, чем загрузить не то.
• Настроено на пропуск, а не на угадывание. Неверные активации раздувают контекст и тратят токены. Система по умолчанию молчит, если есть сомнения.

Почему это важно

Other agent CLIs:                       Octomind:
─────────────────────                   ──────────
1. User starts session                  1. User starts session
2. Load 50 tools into context           2. Load 5 core tools into context
3. Load 30 skills into system prompt    3. Skills sit dormant
4. User types one sentence              4. User types one sentence
5. Model picks tool from a wall         5. Embed model scores → 1 skill matches
                                           → skill content injected
                                           → 6 tools in context, not 80
                                        6. Skill goes silent again when no longer relevant

Меньший контекст = быстрее первый токен, ниже стоимость за ход, меньше неверных вызовов инструментов.

Это усиливается в сочетании с остальными возможностями:

• mcp в середине сессии. Даже если навык активируется, базовый сервер MCP запускается только в том случае, если навык действительно его вызывает. Неактивные серверы = нулевая стоимость токенов.
• Взаимодействие со сжатием. Деактивированный навык удаляется при уплотнении — его контент можно восстановить при следующей активации, он не закрепляется навсегда.
• Защитные механизмы. Защитный механизм может требовать has = ["filesystem-read"] и срабатывать только тогда, когда эта возможность загружена. Политика и активация используют одно и то же пространство имён возможностей.

Подробности: Навыки, Эффективность токенов.

Большинство "агентных" CLI делают вид, что контекст бесплатен. Octomind относится к нему как к самому дефицитному ресурсу в системе — и тратит его только на то, что вы действительно имели в виду.

Специалисты и подключения

octomind run <tag> вызывает специалиста — упакованного агента с его конфигурацией модели, системным промптом, серверами MCP и разрешениями на инструменты. Это не файл промпта и не внедрение навыка — полный стек, настроенный сообществом и готовый к работе.

octomind run developer:general    # general dev, language skills auto-activate
octomind run doctor:blood         # blood-test interpretation specialist
octomind run doctor:nutrition     # nutrition specialist

Что происходит при запуске специалиста:

→ Fetches the agent manifest from the tap registry
→ Installs required binaries automatically (skips if already present)
→ Prompts once for any credentials, saves permanently
→ Spins up the right MCP servers for this domain
→ Loads specialist model config, system prompt, tool permissions
→ Ready in ~5 seconds, not 45 minutes

Специалисты развиваются во время работы

У каждого агента есть встроенные мощные инструменты, позволяющие приобретать новые возможности и порождать под-агентов в середине сессии без перезапуска:

User: "Cross-reference our Postgres metrics with the deployment log"

Agent:
  → mcp.enable(postgres-mcp)        # auto-detected need, no user prompt
  → agent.spawn(log_reader)         # delegates log parsing
  → results merge mid-session
  → mcp.disable(postgres-mcp)       # cleans up
  → presents the analysis

Большинство агентских фреймворков загружают все доступные инструменты в контекст. Octomind изначально сфокусирован на предметной области и расширяется только по мере необходимости. Меньший контекст, ниже стоимость, быстрее ответы, никаких неожиданных инструментов. Узнайте, как работает активация, в разделе Контекст, управляемый намерением.

Добавьте собственные источники (taps)

octomind tap yourteam/tap                 # clones github.com/yourteam/octomind-tap
octomind tap yourteam/internal ~/path     # local tap for private agents

octomind run finance:analyst              # available immediately
octomind run security:owasp

Каждый источник — это Git-репозиторий. Каждый агент — один TOML-файл. Пулл-реквесты приветствуются.

Хотите опубликовать свой опыт? doctor:medications, lawyer:us, devops:terraform. Один файл — и каждый, у кого есть такая проблема, мгновенно получает специалиста. Как написать агент для источника →

Встроенные инструменты MCP

Octomind поддерживает MCP в обоих направлениях: это клиент, который взаимодействует с любым MCP-сервером (stdio, потоковый HTTP, OAuth), и он предоставляет собственные встроенные серверы.

Среда выполнения может предоставлять эти инструменты в зависимости от активной роли и конфигурации. Планирование не является инструментом, вызываемым моделью: супервизор управляет им извне, а /plan остаётся командой только для чтения.

Инструменты файловой системы (через octofs)

view, text_editor, batch_edit, extract_lines, shell, ast_grep, list_files, workdir — операции с файлами предоставляются сопутствующим MCP-сервером octofs (ast_grep — это поиск по коду на основе AST). Включены по умолчанию в формулах источников, которым они нужны.

Мозг (через octobrain)

memorize, remember, forget, knowledge, relate, memory_graph — долговременная память, индексация знаний и графы связей. Сопутствующий MCP-сервер octobrain включён по умолчанию в источниках, которым нужен постоянный контекст между сессиями.

Только core, runtime и agent являются встроенными MCP-серверами, поставляемыми в конфигурации по умолчанию. Серверы filesystem (octofs) и brain (octobrain) предоставляются формулами источников — в только что сгенерированной конфигурации их не будет.

Локальные инструменты проекта

Поместите исполняемые скрипты с шебангом в <workdir>/.agents/tools/, и они будут автоматически обнаружены как MCP-инструменты для этого проекта. См. Локальные инструменты.

Для опытных пользователей — роли, рабочие процессы, слои

Для большинства пользователей источников достаточно. Для команд и опытных пользователей система конфигурации глубокая — всё на TOML, без кода.

# Per-role: independent model, temperature, MCP servers, tools, system prompt
[[roles]]
name = "senior-reviewer"
model = "anthropic:claude-opus-4-7"
temperature = 0.2
[roles.mcp]
server_refs = ["filesystem", "github"]
# view/ast_grep are octofs (filesystem) tools; create_pr comes from the github MCP server
allowed_tools = ["view", "ast_grep", "create_pr"]

# Sandbox — lock all writes to current directory
sandbox = true

# Workflows — multi-step, each step its own model and toolset
# Defined in standalone TOML files, run via CLI
octomind workflow deep_review.toml

• Роли — модель, температура, системный промпт, MCP-серверы, разрешения на использование инструментов для каждой роли.
• Слои — цепочки ИИ-субагентов, запускаемые после каждого ответа.
• Защитные механизмы — детерминированная политика (охранники, хуки, валидаторы) и входные каналы.
• Рабочие процессы — многоэтапные оркестраторы задач с циклами валидации.
• Супервизор — внеполосная панель управления: детекторы циклов/отсутствия прогресса, проверка-шлюз для самоотчёта done, обучение между сессиями. См. Супервизор.

Полный справочник по конфигурации см. в разделе Справочник по конфигурации.

Установка

Установка в одну строку

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/muvon/octomind/master/install.sh | bash

Определяет ОС и архитектуру, устанавливает в ~/.local/bin/. Поддерживаются macOS и Linux. Один бинарный файл на Rust, без зависимостей времени выполнения.

Cargo

cargo install octomind

Требуется Rust 1.95+. См. Сборка из исходников.

Сборка из исходников

git clone https://github.com/muvon/octomind.git
cd octomind
cargo build --release

Доступ к моделям

Вариант A — Octomind Cloud (рекомендуется). Одна подписка, все модели, без ключей:

octomind login

Вход по коду устройства (как gh auth login). Это создаёт локальный ключ шлюза octohub — конфигурация по умолчанию уже маршрутизирует все запросы через него (model = "octohub:auto"), так что всё готово. Подробнее: octomind.run/cloud.

Вариант B — используйте свои ключи. Octomind полностью открыт и работает автономно с любым провайдером:

# OpenRouter — access to many providers with one key
export OPENROUTER_API_KEY="your_key"

# Or any specific provider
export OPENAI_API_KEY="your_key"
export ANTHROPIC_API_KEY="your_key"
export DEEPSEEK_API_KEY="your_key"

Добавьте в ~/.bashrc или ~/.zshrc для сохранения настроек. Состояние без авторизации — нормальное, не ошибка. В этом случае установите model = "openrouter:..." (или любой другой провайдер) в вашем конфигурационном файле.

Проверка

octomind --version
octomind config       # generate default config
octomind run          # start your first session

Конфигурация

Конфигурационный файл находится по пути ~/.local/share/octomind/config/config.toml.

octomind config --show          # view current config
octomind config --validate      # validate config

Основные разделы:

• Роли — модель, температура, системный промпт, MCP-серверы, разрешения инструментов
• Рабочие процессы — многоэтапная обработка с помощью ИИ с циклами валидации
• Защитные механизмы — детерминированная политика (охранники, хуки, валидаторы) и входные каналы
• MCP-серверы — внешние инструменты и возможности
• Лимиты расходов — пороговые значения на запрос и сессию
• Телеметрия — анонимная статистика использования, включена по умолчанию

Полное описание: Справочник по конфигурации.

Телеметрия

Octomind отправляет анонимную статистику использования — какие команды, инструменты и модели применяются, а также время выполнения, количество токенов и типы ошибок. Никогда не передаются ваш код, промпты, пути к файлам, аргументы инструментов или значения переменных окружения. Отключить телеметрию можно одним из трёх способов:

export DO_NOT_TRACK=1           # the cross-tool standard, honoured first
export OCTOMIND_TELEMETRY=0     # per-run
# or set `telemetry = false` in config.toml

Точный список полей: Телеметрия.

Команды сессии

Полный список: Команды сессии.

Архитектура

Один бинарный файл. Сессия — это единица работы. Вокруг неё: роли (кто говорит), слои и рабочие процессы (многоэтапная оркестровка), защитные механизмы с каналами (детерминированная предобработка и политика), адаптивное сжатие (качество долгих сессий) и MCP-серверы (инструменты). Всё это управляется единым разрешённым конфигурационным файлом TOML — без жёстко закодированного поведения и без необходимости редактировать код фреймворка.

Интеграторы выбирают интерфейс: интерактивный CLI, ACP для оркестровки мультиагентных систем, WebSocket для IDE и дашбордов, режим демона для долгоживущих фоновых агентов.

Подробнее об архитектуре: Архитектура.

Участие в разработке

Самый значимый вклад — это не код, а специализированные агенты.

Каждый эксперт в своей области, публикующий специализированного агента, делает Octomind полезным для совершенно новой аудитории. Кардиолог, публикующий doctor:medications. Налоговый юрист, публикующий lawyer:us. Исследователь безопасности, публикующий security:owasp. Один файл TOML — и каждый, кто столкнулся с такой проблемой, мгновенно получает ИИ уровня эксперта.

• Как написать tap-агента
• Открытые задачи
• Сборка из исходников
• Руководство по участию

Документация

• Установка и настройка
• Быстрый старт
• Конфигурация
• Провайдеры и модели
• Сессии
• Сжатие
• Роли
• MCP-инструменты
• Рабочие процессы
• Защитные механизмы
• Навыки
• Супервизор
• Обучение

• Сервер WebSocket
• Протокол ACP
• Справочник по CLI
• Справочник по конфигурации

Ссылки выше ведут на локальные файлы в этом репозитории; их зеркало доступно на хостинге документации. Полный индекс: doc/README.md.

Лицензия

Лицензия Apache 2.0 — см. LICENSE.

Octomind от Muvon | Веб-сайт | Документация