Универсальная оболочка для агентов, выполняющих долгосрочные задачи, разработанная командой NLPIR при Народном университете Китая и другими участниками. Ключевая идея заключается в разделении «стратегии» и «управления исполнением»: модель определяет, что делать, кому делегировать задачу и принимать ли результат, а среда выполнения отвечает за сохранение состояния и обратную связь. Трехуровневая структура включает главного агента (планирование, делегирование, оценка), координирующую среду выполнения (распределение подзадач, отслеживание жизненного цикла) и опциональных субагентов (выполнение задач в ограниченном диапазоне), которые могут работать как синхронно, так и асинхронно. Общий прикладной слой интегрирует CLI, поиск, файловые операции, MCP, а также редакторы документов, презентаций, CAD и Blender. Пользователь может участвовать через диалог или напрямую редактируя тот же документ или сцену. Иерархические рабочие пространства и постоянная семантическая память позволяют файлам, ключевым решениям и журналам длительных задач возобновлять работу после прерываний.
Лайки 88 · Звезды в коде 78
Причины
- Авторы утверждают, что система демонстрирует результаты, сопоставимые с передовыми агентными приложениями, такими как Codex и DeepSeek Harness, на 12 бенчмарках и в 6 категориях реальных приложений.
- Пример долгосрочной автоматизации: использование GLM-5.3 в качестве основной модели позволило CoworkOS выполнить 5 циклов автоматического пост-обучения для Qwen3.6-35B-A3B (анализ ошибок, изменение данных, обучение, валидация). По словам авторов, средний балл по 8 бенчмаркам вырос с 33.19 до 42.95 (+9.76).
- Простота установки: лицензия MIT, npm-пакет coworkos-app, наличие десктопной версии для macOS и версий командной строки для macOS / Linux. Сервисы моделей настраиваются самостоятельно, рабочие пространства и записи выполнения остаются на локальном устройстве. В день релиза проект занял четвертое место по количеству лайков (что отражает только уровень внимания).
Использование
- Десктопная версия (чипы Apple, macOS 14 и выше, Node.js ≥22.19.0): npx coworkos-app@latest desktop install.
- Версия командной строки: npm install -g coworkos-app, затем в каталоге проекта выполните coworkos init для указания адреса сервиса моделей, ID модели и API Key, проверьте соединение с помощью coworkos doctor --test-connection (это израсходует одну единицу квоты), после чего запустите coworkos и опишите задачу.
- После выхода из сессии выполните coworkos --continue в том же каталоге, чтобы продолжить предыдущую сессию; онлайн-демонстрация доступна на странице проекта в разделе showcase.
Риски
- Это только оболочка, не включающая модель; эффективность зависит от подключенных вами сервисов моделей и доступной квоты. Сравнения с Codex и другими системами, а также результаты пост-обучения основаны на данных, предоставленных авторами.
- Десктопная версия в настоящее время поддерживается только на macOS с чипами Apple. Агенты могут выполнять команды и изменять файлы; в README указано, что для сторонних компонентов действуют исключения в лицензиях, которые необходимо проверять самостоятельно.
- Для примера автоматического пост-обучения требуются вычислительные мощности для обучения, а в README отсутствуют скрипты для воспроизведения.