Aming Claw

Aming Claw 是一款开源治理基础设施，专门解决 AI 代理在长时间运行中出现的“漂移”问题——当代理丢失已验证状态并在多个下一步动作中猜测时，性能会急剧下降。它通过验证代理的当前位置、推送唯一合法的下一步入口，并在交接过程中保留因果证据，确保代理始终在可控轨道上运行。

核心功能

Aming Claw 引入了基于图结构的待办事项列表，清晰记录每个代理的任务依赖与执行状态。系统支持独立的 Worker 和 QA 角色，Worker 负责执行，QA 负责验证，形成闭环质量保障。此外，它还提供可审计的绕过机制，允许在特殊情况下授权跳过特定步骤，同时保留完整审计日志。受控的合并与协调流程则确保多代理协作时数据一致，避免冲突。

主要特性

• 状态验证与因果追溯：每一步操作都记录因果证据，便于事后审计和调试。
• 角色分离：Worker 和 QA 职责明确，减少单点错误，提升可靠性。
• 图结构待办列表：可视化任务依赖，支持复杂工作流编排。
• 可审计绕过：紧急情况下可授权跳过步骤，但所有操作留痕。
• 受控合并：多代理协作时自动处理冲突，确保最终结果一致。

适用场景

Aming Claw 特别适合需要长时间运行的 AI 代理系统，例如自动化客服、持续监控、复杂数据处理流水线等。它让人类提供判断力而非充当昂贵的“GPS”，从而降低运维成本，提升系统鲁棒性。