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mu 是一个开源的编程 Agent，有命令行和桌面端，基于 pi 与 AionUi。Agent 每一轮都要做不少和代码无关的小判断：哪段工具输出该进上下文、被规则拦下的命令是不是用户要的、网页里有没有冲着 AI 的指令、"做完了"有没有验证过。mu 把这些交给小而快的判定模型 Jev，38 个决策点各问一个有边界的问题，大模型只管干活。适合想看清、管住 Agent 每个决定的开发者。 亮点 每个决策点都能单独设成生效、只记录（shado…
关于
mu 是一个开源的编程 Agent，有命令行和桌面端，基于 pi 与 AionUi。Agent 每一轮都要做不少和代码无关的小判断：哪段工具输出该进上下文、被规则拦下的命令是不是用户要的、网页里有没有冲着 AI 的指令、"做完了"有没有验证过。mu 把这些交给小而快的判定模型 Jev，38 个决策点各问一个有边界的问题，大模型只管干活。适合想看清、管住 Agent 每个决定的开发者。 亮点 每个决策点都能单独设成生效、只记录（shadow）或关闭，每次判定都写进本地账本，mu ledger 或桌面端的判定面板都能看。 判定模型可以换：托管的 Jev、本地运行的 322M 判定模型 Laya、任意分类模型或任意大模型，还能按决策点分别指定。没配 key 时用 OpenCode Zen 上的免费 Jev。 网页、搜索结果和 MCP 输出逐段过一遍提示注入筛查，冲着 AI 的那几段不进模型。 作者自己的实测：7 份真实的失败测试日志，按完全重复折叠，无损省下 51% 的字符；按目标让 Jev 挑测试日志，删掉 40% 到 46%，必需的行一行没丢。方法和局限都写在 README 里。 桌面端可以用 ChatGPT、Claude、Grok、Google 的订阅或 API key 登录，能导入 Claude Code 和 Codex 的对话接着做；内置浏览器由 Agent 一步一判地操作。 还在预发布阶段（0.1.x），作者每天在用。
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