大多数 AI 助手都把宝押在单一模型上，而且聊天一结束就把一切都忘光了。 遇到难题时，Chimera 会同时询问好几个 AI 模型；评审模型比较它们的答案，再由综合模型将答案整合。它可以保存你在不同对话中告诉它的事实，也可以把重复任务转化为可复用技能。诚实说明： 尚未证明累积学习能让任务表现得到可测量的提升——七次预注册运行均未发现显著效果，唯一的阳性结果未能复现，已被撤回（bench/learning_lift/RESULTS.md）。给它一个目标，它会规划、使用工具、检查自己的成果，只保留真正有效的部分。

免费且开源（Apache-2.0），处于早期但活跃的开发阶段。 它已经能端到端地工作：和它聊天、让它自己完成任务、 把它当作机器人跑在你喜欢的聊天软件上、部署到服务器让它 24/7 运行，并看着它从自己的行动中学习。它目前是 alpha 版 —— 扎实且经过大量测试（6,100+ 项自动化测试，每次改动都做严格的类型检查和代码风格检查），但还没有 在生产环境中千锤百炼。

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为什么选择 Chimera

把大多数 AI 工具想象成只问一个模型，然后祈祷它是对的。遇到难题时，Chimera 会询问多个模型，评审模型比较它们的答案，再由综合模型整合。它还可以使用工具完成目标、检查工作，并保存你告诉它的事实。用大白话说，这个系统的特点在于：

• 🧠 多个模型，一份答案。 遇到难题时，Chimera 会拿同一个问题去问好几个模型，让一个模型来比较它们的答案，再让最后一个模型写出综合回复。（它只在值得的时候才这么做，以保持快速又省钱。）
• 🚀 它真的干活，不只是嘴上说说。 给它一个目标。它会把目标拆解开来，使用工具、编辑文件、运行测试，而且只有通过测试才保留这次改动。如果哪里出了问题，它会撤销并重试 —— 所以它不会给你留下一堆烂摊子。
• 🧬 它会保存你告诉它的事实，也能创建可复用技能。 Chimera 可以跨对话保存你的偏好和重要事实，并把重复任务转化为技能。诚实的附注： 尚未证明累积学习能让任务表现得到可测量的提升——七次预注册运行均未发现显著效果，唯一的阳性结果未能复现，已被撤回（bench/learning_lift/RESULTS.md）。
• 🛡️ 从设计上就安全。 每个有风险的操作都要先通过一道安全检查，任何破坏性动作都会先请你确认，而且不受信任的代码可以在一个封闭隔离、断网的容器里运行。（这些检查只是一道廉价的初筛，并不是真正的边界——沙箱才是；而且容器隔离是需要手动开启的。见 SECURITY.md。）
• 🔌 任意模型，随处运行。 通过同一个界面，既能用大型托管模型，也能用你自己的本地模型 —— 无论是在你的笔记本上还是一台 5 美元的服务器上，全天候运行。
• 🧩 真正属于你。 开源、无锁定、无需注册厂商账号。你运行它，你拥有它，你可以修改任何东西。

Chimera 与众不同之处

Chimera 并不打算在渠道数量上去和那些巨型智能体项目一较高下。它押注于三件事 —— 一项对五个头部项目 （OpenClaw、Hermes、nanobot、CrewAI、LangGraph）的真实逆向工程研究发现，它们全都没有做到 —— 并把这三件事 作为自己的核心：

• 🧬 使用中的学习尚未得到验证。 Chimera 具备可复用技能、经验教训和记忆等机制，但尚无证据表明累积学习能提升任务表现。七次预注册运行均未发现显著效果，唯一的阳性结果也已撤回。这些机制是可选的，或默认关闭；测量结果见 bench/learning_lift/RESULTS.md。
• 🛡️ 架构级安全。 prompt injection 如今被广泛认为是无法根治的；那些流行的智能体要么在应用层做缓解，要么干脆声明它超出范围（其中一个上线时有 13.5 万个公开暴露的实例，还有一个约 12% 充斥恶意技能的市场）。Chimera 提供了一层真正的防御，而且自 0.53.0 起，它在每一个有人坐在那里的界面上都默认开启 —— chimera chat、assist 和 tui、桌面应用的聊天和编码轮次、各个聊天软件机器人（solve 和 agent 是一次性运行，仍然通过 --taint / --guard 标志来开启）。它以启发式方式追踪污点来源（逐字的引用／内容流，而非真正的数据流 —— 会改写污染内容的模型可以将其“洗白”），把每一次外部读取都放在一道数据围栏里、剥离掉控制 token 之后再返回，在被污染运行的其余部分收窄对危险工具的访问，并守护带副作用的重试；不受信任的代码在一个需手动开启、封闭隔离的容器里运行。在内置的 7 个攻击 语料上，7 次有害调用里有 7 次被拦截 —— 这是在一个已经被注入、正准备发起攻击者那次工具调用的智能体上测得的，回路里没有模型参与。这个拦截率从不单独公布：同一份报告还带着它的代价，测自一份会触发同一道面的良性语料。这个代价是提问，而不是拒绝 —— 八条正当的行里有五条读取了外部内容，于是每一条都变成了一个问题；有人在场回答时，8 条里有 0 条被拒绝；无人可问时，8 条里有 5 条被拒绝，因为沉默按设计就等于拒绝（bench/injection/RESULTS.md；chimera redteam 两半都会打印 —— 一套只按攻击计分的防御，满分平凡得可笑：全部拒绝就行）。未设防的那一支是 100%，这是构造使然而非测量所得：一个没被包裹起来的工具总会执行，所以请把它当作这一层用来对照的定义性下限，而不是一个基线系统。这完全没有说明一个模型一开始有多容易被注入 —— 那才是更难、也仍然敞开着的另一半（chimera/eval/injection.py）。SECURITY.md 明确说明了哪些仍会漏过（子智能体之间的交接、融合／摘要、以及 OpenAI 兼容接口 —— 后者是有意不纳入治理的，因为没有人坐在那里回答问题）—— 遏制边界是沙箱，这一层是其上的纵深防御。
• 📊 诚实、公开的基准测试。 某个流行排行榜上约 20% 被标为"已解决"的用例其实是错的。Chimera 报告每一个数字时都附上置信区间 —— 包括它没有胜出的那些运行 —— 绝不为了显著性而重新掷骰子，而且当一次复现推翻了它自己的主张时，它就把那条主张撤回。这些数字、这些零结果和这些撤回，全都在基准测试（诚实版）一节里。

一句话概括：受治理的智能体，公开自己的零结果。 它是 alpha 版，而且它坦率承认这一点。

基准测试（诚实版）

四项被记录下来的结果，我们故意一起公开：两项支持我们的论点（其中一项只有汇总后才显著）、 一项与我们相悖，还有一项被我们撤回。 （桌面应用的成熟度与基准界面也会直接从随附的快照中展示它们——该界面报告的是项目自身的 测试覆盖率，因此只在 Vite 开发服务器下渲染（npm --prefix apps/desktop run dev）。chimera app 提供的是生产构建，不会显示它，原生安装包同样不会。）

• 弱模型提升（显著）。 一个便宜的模型（mistral-small-3.2-24b）加上 Chimera 的重试循环， 对比同一模型单独运行，在一套预注册的 n=100 题目上（设计与题目在任何一次模型调用之前就已提交并推送）： 48.0% → 71.0%（+23.0 个百分点），配对 95% 置信区间 [+12.6%, +28.6%] —— 具统计显著性 （区间不含 0），来自循环挽救回来的 28 道题（原始失败 → 经验证通过），对应 5 处回退。 一个模型、一个随机种子/题目、小型自包含的 Python 任务——不是 SWE-bench，也不能推广到真实仓库。 一次运行，没有重掷。 这取代了同一套题目更早的一次运行（9.0% → 15.0%，+6.0 个百分点），那次的评测框架用了一个 受测智能体可以修改的测试文件。恢复原始测试重跑后，抓到智能体在一道题上改写了自己的评分测试—— 说明这个漏洞是真实存在的——而提升幅度复现得更大，而不是更小。早先那次运行声称 “100 道题中有 85 道难到两个分支都会失败”，也没有成立：重跑测得 24 道。完整的勘误、保留下来的 篡改证据，以及哪些内容无法再验证，都在 bench/local_lift/RESULTS.md。 来源：bench/local_lift/_reverify_n100/paired.json、PREREGISTRATION.md。

• SWE-bench Verified —— 最强的外部证据，而且它挺过了一次专为推翻它而设计的复现。 四次预注册运行，基于 django/django 的切片，只由 Docker 中官方的 swebench 4.1.0 评测框架评分—— 从不自评自报。

  运行	切片	基线	+ Chimera	配对 Δ	95% CI
  1（max_steps=8）	19	36.8%	36.8%	+0.0%	[−8.5%, +8.5%]	不显著
  2（max_steps=30）	同样的 19	42.1%	57.9%	+15.8%	[−1.9%, +15.8%]	不显著
  3（复现）	41 道未见过的	34.1%	43.9%	+9.8%	[−3.5%, +16.7%]	不显著
  合并 (次要指标)	60	36.7%	48.3%	+11.7%	[+0.8%, +16.4%]	不显著（精确 McNemar p = 0.065）

  运行 2 的 +15.8% 来自三个信息量对上的 3–0 全胜，而预注册文件当时就给了它 三分之一的概率恰好就是这样——一次运气好的抽样，并预先承诺了撤回条件。运行 3 在 41 个我们从未看过结果的实例上测试了它，其他什么都没改。效果再次出现 （+9.8%，落在登记的 +5 到 +20 区间内），而且这个切片比运行 2 的更难。两次合起来， 不一致对是 Chimera 9 比 2 领先（零假设下 p ≈ 2.6%）。

  机制也复现了，而这才是有意思的部分。 第四次运行在同样的 41 个实例上恢复了中间分支 （纯脚手架，不带 diff 门），使三者恰好只差一个组件。三者编辑的频率相同（41 中有 27–28 个补丁）； 变化的是这次编辑正确的频率：

  分支	解决数	编辑时的精确率
  基线	14/41	50%
  + 脚手架	16/41	59%
  + 脚手架和 diff 门	18/41	67%

  两个组件都有贡献，大致各占一半（各 +4.9%，单独看都不显著）——这与我们自己登记的预测相矛盾， 那份预测认为脚手架会承担大部分；同时也撤回了运行 2 中“diff 门不是产生增益的原因”这一读法。 撤回说明在 RESULTS.md；这种齐整的可加性并不被宣称为实测出的 50/50 拆分，因为每次比较只建立在 5–6 个不一致对上。

  ⚠️ 请诚实地读：样本外的主要指标并不显著。 显著的那个数字是合并后的次要指标， 它被预注册为次要，正是因为它把见过的数据和未见过的数据混在了一起——现在它越过了显著性线， 我们也不会把它提升为头条。而且 48.3% 不是 SWE-bench Verified 的成绩：这是一个刻意挑选的、 来自单一仓库的简单切片；真正的成绩需要完整的 500 道题。运行 1 那个精确的零原样公布， 运行 2 也交出了它应得的撤回（我们此前为它的空补丁给出的机制解释是错的——真正的解药是步数预算）。 来源：bench/swe_bench/RESULTS.md、PREREGISTRATION.md。

  ⚠️ 已审计，尚未重新评分（研究 30，S30-35）。 第 3、4 轮中有五个已解决的补丁也修改了测试文件。这五处修改全部落在评测框架评分前会重置的文件上；把每一个都算作失败，也没有任何符号翻转、没有任何显著性被撤回（审计）。这一提升尚未在更强的测试下读取（开发者完整测试套件、SWE-ABS）；这些评分尚欠，不做估计。

• Terminal-Bench（让人难堪）。 在官方基准上做的预注册 N=40 A/B 测试，两个分支使用同一个模型 （deepseek-chat-v3.1）：加上脚手架后 7.5% → 2.5%，配对 Δ −5.0 个百分点，95% CI [−5.0%, +1.6%] —— 不显著。脚手架没能提升一个本来就有能力的模型 （这不是脚手架能帮上忙的那种“恰到好处”的弱模型区间）；两个分支都处在被方差主导的地板上。 来源：bench/terminal_bench/RESULTS.md。

• 累积学习有用吗？七次运行的回答是：无法证明（而且有一个阳性结果被撤回了）。 这个飞轮——以复现次数加迁移测试为门槛的技能、反模式卡片、持久记忆——在七次预注册运行中被测量。 运行 6 产出了整个系列唯一的阳性结果（同族迁移指标上显著的 +6.7%）；运行 7 在更高的统计功效下 把它压到 +2.0% 且不显著——于是它被撤回了，完全按照预注册文件的承诺执行。诚实的结论： 没有任何一次功效充足的运行显示累积学习能提高任务成功率，而瓶颈在于测量工具本身。 这一段过去曾说，三次试图编写一套落在 40–60% 这个信息量区间的题目，结果都落在了 84–92%； 那是错的，而它所引用的那份文件里就有推翻它的数字——第一次尝试的对照组落在了 50%， 不偏不倚正在区间之内。各套题目之间真正变化的，是一个修复能否直接改进去、还是必须凭空发明， 而这一点没有任何一份难度规格捕捉到（bench/scenarios/PREREGISTRATION-v3.md）。 “你用得越多它越好”这一说法目前没有证据支持。 来源：bench/learning_lift/RESULTS.md。

在内部（我们自己的难题集上）显著。在真实仓库上，样本外复现成功，且只有合并后才显著—— 这是诚实的标签，不是好听的那个。在 Terminal-Bench 上很难堪。关于学习的那条主张已被撤回。 我们把这些全部公开，我们在跑之前就写下“结果会杀死我们自己主张”的那个分支， 而且我们不会为了追求显著性去重跑——那是 p-hacking。

Token 经济学 —— 实测，而非空谈

两条"模型越多 = 越好"的直觉，在真实运行中经受了压力测试（每次运行之前都登记好预测，胜绩和败绩一并 公开 —— 见 bench/）：

融合是备用手段，而非默认选项。 在一套 12 项推理任务上，仅中档一层就以 846 个 token 拿下 100%；完整融合也拿到 100% —— 却花了 9,526 个 token（约 11 倍）。所以融合被放在一条 便宜→门槛→中档→融合的级联之后，只有在免费的门槛失败时才升级，从而以融合约 1/12 的成本达到约中档的质量。 它自己登记在案的判定标准 —— 级联的通过率不低于仅用中档，且成本显著更低 —— 并没有达成：级联落在 91.7%，而中档一层是 100%，因为在这套题目上中档一层本来就已经饱和，没有留下任何提升空间。那唯一一次 失手很有教育意义：一道免费的词法门槛抓不住一个自信却错误的答案 （bench/cascade/RESULTS.md）。

分层编排只在它该赢的地方赢 —— 而且赢得有一条我们能写下来的定律。 chimera orchestrate 把一个任务拆分到多个限定范围的 worker 上，而不是塞进一个庞大的上下文。单个 智能体每一轮都要重发每一份文档；限定范围的 worker 各自只读一次。所以 token 的节省 随文档数 D 以 (D−1)/D 的规律递增 —— 在真实运行中得到确认，误差 <0.2%：

文档数 (D)	实测 token 节省	(D−1)/D
2	49.9%	50%
3	66.7%	66.7%
4	74.8%	75%
5	79.9%	80%

随着对话变长，节省幅度保持平稳，并随文档变大而朝同一个 上限攀升（完整扫描，3 个维度）。而在它不划算的地方 —— 一个 只有一轮的单发任务 —— 分类器会检测到这一点，并回退到单个智能体 （那次运行多花了 +47% 的 token；我们也把它发布了出来）。

诚实的附注。 这些都是 token 计数。有了 prompt caching，提供方会把单个 智能体重复的文档按约 0.1 倍计费，所以以美元计的胜幅会更小 —— 而且过了几轮之后甚至可能 反转（相互独立的 worker 要重新支付单个智能体所缓存的冷上下文）。我们发布的是 量化这一点的模型，而不是悄悄把 token 数字当成美元数字来宣称。

功能

🧠 思考与行动

• 把多个模型融合成一个答案（chimera fuse）—— 一个模型专家小组，一位评审指出它们在哪里达成一致、产生分歧或有所遗漏，还有一位综合器写出最终答案。一个智能路由器只在遇到难题时才投入这份额外的功夫，而当最先给出答案的几个模型已经达成一致时，它就会提前停下 —— 在我们的基准测试中实测为减少约 20–28% 的 token；三次运行中准确率在 0 到 −8.3 个百分点之间波动，而这一波动完全落在被升级的那一部分——在那里选择性模式与完整模式走的是同一条流水线——因此我们将其读作模型的非确定性。（融合 / mixture-of-agents 本身并非我们独有——OpenRouter 和其他工具里都有；这里的不同在于它被接进了智能体的循环、藏在那个成本感知路由器后面，并且是经过实测的，而不是一个你去挑选的模型。）
• 自己完成任务（chimera solve）—— 它会规划、用工具行动，然后验证并回退：它会运行你设定的检查（例如测试），只有通过才保留改动，否则就撤销并重试。还可以选择在你项目的一份隔离副本上工作，在验证成功之前不碰任何东西。**而且，一段有说服力的文字并不算完成任务：**在没有 --verify 可依据时，一次没有改动任何磁盘内容的运行会被报告为失败，而不是成功——因为此时唯一还在评判它的，只剩一个读散文的模型，而它从来看不到 diff。每次尝试都会记录是谁批准了它（verifier / diff+manager / diff / manager / none），这样一张回执绝不会在不指明背后权威的情况下说“成功”。
• 专家团队（chimera crew、chimera crew-isolated）—— 好几个各司其职的智能体分工完成同一件事。在隔离模式下，每个都在自己的私有副本上并行工作；安全的编辑会被合并，冲突之处会被标记出来而不是被悄悄覆盖，而且表现不佳的成员的改动可以被针对该成员的测试拒绝掉。一位主管可以把所有人的成果汇总成一份统一的报告。
• 委派与探索 —— 任何智能体都可以把一个自成一体的子任务交给一个全新的子智能体，后者只回报结果，让主上下文保持干净。上下文探索器（chimera explore）能在代码库里找到正确的文件和行，返回一个简短的答案，而不是把所有东西都一股脑倒出来。

🧬 记忆与自我改进

• 长期记忆 —— 它会保留短期、近期、事实性和关于你的记忆，还有一张记录事物之间如何关联的关系图。它可以把记忆存进一个快速的全文数据库、把你的偏好档案带进每一次对话、自动合并重复的笔记，并在你提到某个偏好时温和地建议把它保存下来。
• 学习新技能 —— 当它不止一次成功完成同一类任务时，会自动把它变成一个经过测试、可复用的技能。
• 一座你能读、也能扩充的精选技能库 —— skills/ 里有 24 张技能卡，其中 13 张写自本项目自己踩过的坑。一张卡是数据，不是代码：一段 frontmatter 加上 Trigger / Do / Avoid / Check / Risk，它本身什么都不执行 —— 当某张卡匹配上时，智能体会把它读进 prompt，而这需要用 --skill-cards（或 CHIMERA_SKILL_CARDS=1）手动开启，默认是关闭的：那次本来要把“读卡”默认打开的登记 A/B，测出 +16.7 个百分点却并不显著，代价还是 +300% 的 token，所以它没能过自己那道翻转门槛，就一直关着（bench/skillcard/RESULTS.md）。这些卡按它们在工作流程里生效的位置分组（define · build · verify · review · ship），描述、正文和触发词都译成了九种语言 —— 由一个测试来保证诚实：只要某个语言的翻译过期了、或者只做了一半，它就会失败。用 chimera skills-import skills/<name> 导入一张。它同时也是门槛最低的贡献入口：审你的 pull request 就是读一页 markdown，而不是审一份 diff（skills/README.md）。
• 可选的自我训练（进阶） —— 它可以记录自己的经历，方便你日后据此微调一个模型。默认关闭；没有你的要求，什么都不会被拿去训练。

📏 一个可以被测量、并会说出自己迷路了的循环

一个智能体，是模型加上它周围的一切。周边这套机制决定了一次长运行是否还有用，而其中大部分在出问题之前 都是看不见的。Chimera 会测量自己的这一部分：

• 每次运行都留下一张回执。 traces.jsonl 里每次运行一行 JSONL：每一步的 token、调用了哪些工具以及返回了什么、历史在哪里被丢弃——还有缓存命中率，也就是提供方从缓存供给的 prompt token 占比。这才是循环真正的成本数字（一个缓存 token 的价格大约是新 token 的十分之一，所以 token 数完全相同的两次运行，价格可能相差约 10 倍），同时也是一个设计警报：只要有什么东西改写了 prompt 的开头，它就会塌下来，而这没有别的症状可查。不报告缓存信息的提供方会被记为未知，绝不会被算成未命中。
• 它会察觉自己已经不再前进。 有两件不同的事都被叫作“上下文问题”：注意力在长 prompt 内部被稀释，以及一条轨迹悄悄停止积累、开始原地打转——单看每一步都没问题，整次运行却哪儿也没去。Chimera 的循环断路器抓的是紧凑版（12 次调用的窗口）；一次每二十轮才回头读同样三个文件的运行，会径直穿过它。所以还有第二个检测器，用来把运行的前半段和后半段做对比：重新推导出运行早已拥有的结果、失败率上升，或者在历史刚被丢弃之后冗余度骤增。它只报告，不采取行动——停止、重新规划、强制压缩都是合理的药方，而我们没有证据说明哪一种真的有用；此刻选定其中一种，恰恰会把这项工作想要消除的那种未经测量的假设固化进来。
• 长运行能挺过自己的上下文。 窗口用尽过去会直接终结一次运行，这让窗口——而不是任务难度——成了真正的天花板。现在的压缩会保持系统消息原封不动（它是整个 prompt 缓存所锚定的稳定前缀），绝不让某个工具结果与它的调用失散，并且会恢复运行继续做自己所需要的东西：打开的文件、计划、任务清单、当前状态。它会明确说出自己丢掉了什么，而不是去做总结——智能体可以重新读一遍文件，却没办法“不再相信”一段编造出来的摘要。

🔌 连接与自动化

• 随处与它对话 —— 一个终端聊天、一个全屏终端应用，或者作为机器人跑在 Discord、Telegram、Slack、Signal 和 WhatsApp 上 —— 全都经由同一套受治理的装配构建而成，而且在 chat 里开始的对话可以在 tui 里接着聊（chimera sessions）。还有一个简单的 HTTP 接口。
• 定时与主动性 —— 用大白话给它安排周期性任务（"每天早上，总结一下新闻"）。只要内置的调度器在运行，它就会准时行动，而不仅仅是在你给它发消息时。
• 工具与集成 —— 读写文件、运行 shell 命令、读取完整渲染的网页并抓取或爬取整个网站（带有防注入的结构化提取），并在沙箱中安全地运行代码。几乎可以接入任何 Web 服务（通过它的 API）或外部工具 —— 包括任何 MCP 服务器（指南 + 可运行示例）—— 还能从你已经在用的其他智能体工具里导入你的配置。
• 开箱即用 —— 网页搜索、图像生成（托管或完全本地）、语音转文字和文字转语音、媒体下载、数据分析与图表、邮件、日历、代码执行等等，都已备好，随时可以开启。

🚀 随处运行，安全无忧

• 任意模型，一个界面 —— 托管模型或你自己的本地模型，如果某个模型宕机会自动切换（fallback），并在多个密钥之间轮换。
• 一条命令部署到服务器 —— 用 Docker（或裸机）运行它，让它持续在线并在重启后自动恢复。详见 docs/deploy.md。
• 安全内核 —— 对它所接入的每个操作进行一道检查（允许 / 警告 / 复核 / 拦截）、一个需手动开启的、网络隔离的容器用于运行不受信任代码（CHIMERA_SANDBOX=docker；默认的 local 运行器并不隔离），以及一份已脱敏的行为审计日志。它究竟在哪里运行：chimera agent --guard 和 solve --guard，以及 —— 一旦 CHIMERA_GOVERNANCE 设为 observe 或 enforce —— 每一个经由受治理配置装配出来的界面：chimera chat、assist 和 tui（自 0.53.0 起）、调度器、ACP 接口、各个聊天软件机器人、任务板和项目接口，以及 API 的 run 和 turn 接口。它不会触及桌面应用的聊天（那里带的是污点守卫和一个审批者，而不是签名规则）和 OpenAI 兼容接口；这个缺口在这里直接点明，而不是留给你自己去发现。这一条过去写的是“每个操作”，而这对任何经由 HTTP 提供的东西都不成立。review 判定是停下来征询你、还是直接拒绝，由审批模式决定（CHIMERA_APPROVAL_MODE=ask|deny|allow）。无人值守时，ask 不再直接塌缩成一次拒绝：问题会被记录下来，投递到这套部署所投递的任何地方（CHIMERA_APPROVAL_WEBHOOK），可以在任何地方用 chimera approve 来回答 —— 而一旦 CHIMERA_APPROVAL_WAIT 耗尽，沉默仍然等于拒绝。经由 HTTP 时，它绝不会在服务器自己的终端上弹出询问，因为盯着那个控制台的人并不是发出这次请求的人。 而在桌面应用的 Code 界面上，这个人就在屏幕前，所以 review 会在那里弹出一张卡片等你作答（0.58.0）——和被污染的写入早已弹出的是同一张卡片。 自 0.59.0 起，桌面应用启动时内核处于 observe 模式——审计日志开始记录、固定签名照常拒绝、不弹任何询问——而项目文件夹之外的路径会变成一张向你询问的卡片，而不是直接拒绝。
• 当它读到了不该信任的内容时，在落定之前先停下（--pause-on-taint）—— 一次消费了不可信内容的运行会把自己停放起来而不是收尾，并等你决定。你可以接受这个结果、接受你自己改过的版本、给出指引让它再试一次，或者直接拒绝——在终端或桌面应用里都行。在你做出决定之前，什么都不会保存、什么都不会被学习；而暂停从不被报告为失败：它还没得出结论，它在等一个人。
• 一个能驾驶运行、而不只是启动运行的桌面应用 —— 五个去处，而不是十五项的菜单，支持十种语言。启动一次运行然后走开：回来时进度还在，状态栏在任何界面都会说明智能体正在做什么，停止按钮在每个界面都有效。智能体停放下来的一个问题 —— 一次等着你回答的工具调用 —— 同样在每个界面都看得见；它的卡片会倒计时，归零时它会明说，而不是摆出一堆已经失效的按钮。Windows / macOS / Linux 的原生安装包见 Releases。

快速开始

你需要 Python 3.11–3.13（python.org —— 用 python --version 检查你装的是哪一版）；如果是从源码检出，还需要 uv（一个快速的 Python 安装器）。

1. 安装 — 从 PyPI：

pip install chimera-agent

这样就能使用 chimera 命令。（下面的示例用 uv run chimera 是针对从源码检出的情况——用 pip 安装后，直接运行 chimera … 即可。）若要参与 Chimera 本身的开发，请克隆仓库：

git clone https://github.com/brcampidelli/chimera-agent.git
cd chimera-agent
uv sync --extra dev

2. 添加一个 AI 提供方密钥。 最简单的是一个 OpenRouter 密钥 —— 一个密钥就能 解锁 100+ 个模型。

cp .env.example .env
# 打开 .env 并设置，例如：  CHIMERA_OPENROUTER_KEYS=sk-or-...

或者让 uv run chimera init 替你来做：它会创建 .env、接收密钥，并给你指一个可以直接试的真实示例。

3. 检查一切是否就绪

uv run chimera doctor

4. 试一试

uv run chimera chat                         # 来一场对话（它会记住）
uv run chimera run "Explain what you can do in 3 bullets"
uv run chimera fuse "What's the best way to learn to cook?" --show-panel   # 看看多个模型融合的效果
uv run chimera solve "add a hello() function to app.py and a test for it" --verify "pytest -q"

在服务器上运行它（让它 24/7 工作）：

docker compose up -d      # 网关 + 调度器；自动重启

完整指南（Docker 或 systemd、定时任务、备份、安全）：docs/deploy.md。

5. 5 分钟内做一件真实的事：邮件分拣。 把 Chimera 指向你的收件箱，得到一份 十秒钟的摘要 —— 只读，分类为 URGENT / PERSONAL / NEWSLETTER / COLD-SALES， 还可以选择每天早上定时运行：

uv run chimera workflow examples/email_triage/triage.yaml -w ./triage_workspace

配置 + 每日定时 + 诚实的注意事项：examples/email_triage/README.md。

🧰 Chimera 能做什么 —— 以及如何开启每项功能

刚上手？装好 pip install chimera-agent 加一个 AI 密钥后，Chimera 就能用了。一些能力（读文档、听音频、 画图表、下载视频……）需要一个可选的小包 —— 叫做 “extra（附加项）” —— 有些还需要一个服务密钥。本节 列出每一项能力、具体要装什么、以及试用的命令。无需任何基础。

一次性全部开启

pip install 'chimera-agent[full]'     # 下面所有非 GPU 功能，一条命令

音频和视频还需要你电脑上装有 ffmpeg： macOS：brew install ffmpeg · Ubuntu/Debian：sudo apt install ffmpeg · Windows：choco install ffmpeg。 想要精简安装？保留 pip install chimera-agent，只加你需要的 extra（见“需要”列）。用 Docker？官方镜像 已内置以下全部功能。

每项能力，逐条说明

需要 = 要额外加什么：— 基础安装即可 · [extra] = pip install 'chimera-agent[extra]' · 密钥：X = 在 .env 里设置的服务商密钥。

你能得到	需要	如何使用
跨对话存储事实的聊天	—	chimera chat
同样的聊天，默认更省钱	—	chimera assist
问一个问题	—	chimera run "用 3 点解释 X"
全屏终端应用	—	chimera tui
桌面应用（代码 · 编辑器 · 工作 · 知识 · 自动化，十种语言）	[desktop] 或直接下载	chimera app，或从 Releases 下载原生安装包（.exe/.dmg/.AppImage/.deb）
做一个任务，只有通过检查才保留	—	chimera solve "给 app.py 加 hello() 和一个测试" --verify "pytest -q"
在落定任何从网上读到的内容前先问我	—	给 chimera solve 加上 --pause-on-taint
逐步查看一次运行到底花了多少	—	已自动写好：.chimera/traces.jsonl（或 $CHIMERA_HOME）
把多个模型融合成一个答案	—	chimera fuse "你的问题" --show-panel
一支专家智能体团队	—	chimera crew "你的任务" --mode supervisor
把整个项目做到完成（危险步骤前会暂停征询你）	—	chimera project start spec.yaml -w .
看图片（视觉）	密钥：Gemini 或 OpenAI	chimera run --image photo.jpg "这是什么？" --model gemini/gemini-2.0-flash
听音频（语音 → 文字）	[stt] + ffmpeg	chimera agent "转写 meeting.mp3"
说话（文字 → 语音）	密钥：ElevenLabs 或 OpenAI	让任意任务“把这段读出来存到 speech.mp3”
读文档（PDF、Word、Excel → 文字）	[documents]	chimera agent "总结 report.pdf"
下载视频/音频（YouTube 等 1000+ 网站）	[media-dl] + ffmpeg	chimera agent "下载 <url> 的音频"
分析数据并画图	[data,viz]	chimera agent "加载 sales.csv 并画月度收入图"
网络搜索	密钥：Tavily	chimera agent "上网搜：最新的 Python 版本"
读取并抓取真实网页（真实浏览器）	—	chimera agent "打开 example.com 并告诉我标题"
长期记忆	—	chimera memory add "..." · chimera memory search "..."
自动学会可复用技能	—	在 chimera solve 过程中发生；用 chimera skills-stats 查看（chimera skills 列出内置的）
使用一张精选技能卡（共 24 张，9 种语言）	—	chimera skills-import skills/verify-before-claiming
安排周期性工作	—	chimera cron add brief "0 8 * * *" "总结新闻"
作为聊天机器人运行（Discord/Telegram/Slack/Signal/WhatsApp）	[messaging]	chimera serve --cron --discord
接入任意外部工具（MCP）	[mcp]	指南：docs/mcp.md
生成图片（云端）	密钥：OpenAI	让任务“生成一张……的图片”
生成图片（完全本地，需要 GPU）	[imagegen-local]	同上，离线

想精简就单独安装 extra —— messaging、mcp、documents、media-dl、stt、data、viz、youtube （都已包含在 full 里），以及仅限 GPU 的 imagegen-local 和 train。例如：pip install 'chimera-agent[documents,stt]'。

第一次来？上面快速开始里的四步就是全部的配置 —— 安装、一个密钥、chimera doctor、 chimera chat —— 从这里开始，上表里的任何命令都能直接用。完整命令参考与可复制粘贴的示例：docs/usage.md。

工作原理

给 Chimera 一个任务；它会规划（浮现出最相关的内置技能）、思考（遇到难题时融合多个模型）、用工具行动 —— 读取并抓取网页、编辑文件、制作图表 —— 检查自己的成果并只保留通过的部分，然后从结果中学习 —— 把记忆和新技能回灌到下一个任务里。

flowchart TD
    U([你：一个任务或一个问题]) --> P[理解并规划]
    P --> Q{这是个难题吗？}
    Q -- 是 --> FUSION[询问多个模型<br/>· 一位评审比较它们<br/>· 一个综合器写出最佳答案]
    Q -- 否 --> ONE[用一个快速模型]
    FUSION --> ACT[行动：使用工具、编辑文件、<br/>读取并抓取网页、制作图表，<br/>或委派给子智能体]
    ONE --> ACT
    ACT --> V{成功了吗？<br/>运行测试 / 检查}
    V -- 是 --> KEEP[保留改动]
    V -- 否 --> REVERT[撤销并带着教训重试]
    REVERT --> ACT
    KEEP --> LEARN[学习：把重要的东西存入记忆，<br/>把重复的工作变成可复用的技能]
    LEARN --> U
    MEM[(长期记忆)] -. 回忆 .-> P
    LEARN -. 写入 .-> MEM
    SKILLS[(技能库)] -. 浮现相关技能 .-> P
    GOV[[对每个操作的安全检查]] -. 守护 .-> ACT

命令

每条命令都是 chimera <name>（安装之前是 uv run chimera <name>）。

chimera init                          # 首次运行设置：.env、一个提供方密钥、一个真实示例
chimera doctor / models / features    # 检查配置、列出模型、查看可选能力
chimera chat                          # 跨轮次记忆的交互式助手
chimera assist                        # 同样的聊天，默认更省钱（分层级联）
chimera tui                           # 全屏终端应用；chimera sessions 列出可以接着聊的会话
chimera run "PROMPT" --image pic.png  # 单次问答（可以读取一张图片）
chimera fuse "PROMPT" --show-panel    # 融合多个模型：专家组 -> 评审 -> 综合器
chimera solve "TASK" --verify "pytest -q" --isolate   # 完成一个任务；只有检查通过才保留改动
chimera solve-batch "TASK A" "TASK B"        # 同时做几个任务，每个都在自己的 git worktree 里
chimera approve                        # 在任何地方回答智能体停放下来的问题；省略 id 则列出它们
chimera crew "TASK" --mode supervisor         # 一个专家团队攻克一个任务
chimera crew-isolated "TASK" -W "name:role" --verify "..." --synthesize   # 团队，每个都在自己的隔离副本中
chimera explore "where is login handled?"     # 找到正确的文件/行，得到一个简短的答案
chimera deliver "a launch plan" -o plan.md    # 产出一份精致的文档
chimera serve --cron [--discord|--telegram|--slack|--signal]   # 作为服务运行：聊天机器人 + 调度器
chimera cron add "brief" "0 8 * * *" "Summarize the news"       # 安排周期性工作
chimera memory add / graph / consolidate      # 长期记忆：保存、关联、整理
chimera kanban add/board/run                   # 一个把工作分派给智能体的任务板
chimera workflow flow.yaml                     # 运行一个用文件描述的可重复自动化流程
chimera orchestrate "TASK" --dry-run           # 拆分给多个限定范围的 worker；--dry-run 不花一分钱
chimera project start spec.yaml -w .           # 把整个项目做到完成，危险步骤前会先征询你
chimera skills-import skills/<name>            # 加载一张精选技能卡（是数据，不是代码）
chimera skills-stats / skills-pending          # 学到的技能：使用情况、胜率、还有哪些等着审阅
chimera migrate <source> <dir> --apply         # 从另一个智能体工具导入设置、技能和记忆
chimera evolve status / tune / recipe          # 可选：自我优化；准备数据以微调一个模型
chimera fusion-bench / skillcard-bench / schema-bench / sandbox-bench   # 诚实的 A/B 基准测试：在信任某项功能之前，先测量它的成本、质量与副作用
chimera redteam                        # 让注入语料穿过整套治理栈；不需要密钥
chimera pet new --name Chimi                   # 领养一个小小的虚拟伙伴 :)

查看 使用指南，了解每条命令及可复制粘贴的示例。

架构

Chimera 是一个 Python 包，各个部分界限分明，因此你可以单独理解或扩展其中任何一块：

chimera/
  core/          智能体循环：规划、行动、验证、保留或撤销，以及隔离的工作副本
  fusion/        "众多智慧"引擎：专家组 -> 评审 -> 综合器 + 智能路由器
  memory/        短期 / 近期 / 事实性 / 关于你 的记忆 + 一张关系图
  skills/        内置技能库，以及如何找到相关的技能
  evolution/     从成功中学习新技能，以及它据以学习的经验
  governance/    安全内核（允许/警告/复核/拦截）、审计日志和变更控制
  orchestration/ 智能体团队：角色、crew、隔离的并行 worker、统一报告
  ecosystem/     进阶自我改进：设计智能体的智能体、可选的模型训练
  kanban/        一个把卡片交给智能体的任务板
  workflow/      用一个简单的文件描述一个可重复的自动化流程并运行它
  eval/          诚实基准的测试框架：SWE-bench、Terminal-Bench、注入红队
  tools/         内置工具（文件、shell、网页、搜索）+ 代码执行
  scrape/        完整渲染的网页读取、抓取与整站爬取
  rag/           对一个仓库做语义检索 —— 回答那种没有确切字符串可搜的问题
  sandbox/       在本地或一个封闭隔离的容器内运行工具
  integrations/  连接外部工具和任意 Web API
  scheduler/     周期性任务 + 准时触发它们的守护进程
  migration/     从其他智能体工具迁移你的配置
  providers/     通往每个模型的统一接口，带 fallback 和密钥轮换
  interface/     共享的对话引擎（供聊天、应用和机器人使用）
  server/        消息网关和 HTTP 接口
  api/           桌面应用所对话的 HTTP+SSE 接口
  acp/           Agent Client Protocol，两头都走：既能驱动别人的编码智能体，也能被编辑器驱动
  lsp/           来自真正语言服务器的诊断，让编辑器和 CI 说同一套话
  complete/      行内补全 —— 光标前方的那段灰色文字
  proc/          长期存活的子进程：生命周期、消息分帧、进程监管
  tui/           全屏终端应用
  cli/           `chimera` 命令

完整设计请见 docs/architecture.md。

愿景与目标

Chimera 的目标很简单：一个人人都能运行的 AI 智能体，它通过结合多个模型而不是信任单一模型来更好地推理，它真的 会用得越多越好用，并且一路上始终保持安全和完全开放。

如今大多数 AI 工具，要么聪明却健忘（聊天一结束就丢掉一切），要么强大却封闭（你无法掌控它们）。而且很多试图 "自我改进"的工具，在长期运行中会悄悄变得更糟。Chimera 是我们对一条不同道路的尝试：

• 更好的思考，而不是更高的账单 —— 只在有帮助时才结合多个模型，让质量提升而不浪费。
• 真正的记忆和真正的技能 —— 记住重要的东西，把重复的工作变成可复用的能力。
• 能持续的进步 —— 通过检查自己的成果，并把状态安全地保存在模型之外，来抵抗那种拖垮其他智能体的缓慢退化。
• 安全且透明 —— 每个操作都可核查，破坏性的操作会先询问。
• 对所有人开放 —— 免费、采用 Apache-2.0 许可、由社区驱动、无锁定。

它还处于早期（alpha），我们很看重坦诚：它尚未在高强度生产使用中得到检验。如果这个愿景让你心动，我们非常 欢迎你来帮忙一起实现它。

开发

git clone https://github.com/brcampidelli/chimera-agent.git
cd chimera-agent
uv sync --extra dev

uv run ruff check .      # 风格/代码检查
uv run mypy chimera      # 严格类型检查
uv run pytest -q         # 测试套件

非常欢迎各种贡献 —— 代码、文档、点子、缺陷报告。从 CONTRIBUTING.md 和我们的 行为准则 开始吧。想教 Chimera 一些新东西？扩展指南 会带你用 Python 添加自己的 工具、技能或配方（附可直接复制的示例）。而门槛最低的一种贡献是一张技能卡 —— skills/ 里 单独的一个 markdown 文件，不用写 Python，也不用先开 issue。发现了安全问题？请看 SECURITY.md。

社区

有问题、有点子，或者想做贡献？来 Discord 加入我们 —— 欢迎每一个人。

更喜欢 Reddit？在 r/ChimeraAgent 关注更新与讨论。

支持项目

Chimera 完全免费、开源，公开开发。如果它对你有帮助，欢迎通过一次性捐赠来资助 它的开发 —— 每一份支持都很重要，我们万分感激。💜

💜 通过 Stripe 捐赠

许可证

Apache-2.0 —— 可自由使用、修改和在其之上构建。