Sno Station

技能简介

Sno Station 是一款开源的多 Agent 协作工作站，核心理念是"两个头比一个强，而且到早上会更聪明"。它把你在电脑上运行的多个 AI Agent（编码 Agent 和通用工作 Agent 均可）组成一个团队，让它们共享记忆、互相审阅、自动交接，在一台不需要守护进程、不需要服务器的笔记本电脑上协作。

核心能力

• 多 Agent 协作：支持 Claude Code、Codex、OpenClaw 三种主流 Agent，组成最小小队 Duo，互相审阅对方的工作
• 配额感知交接：当一个 Agent 撞上速率限制，另一个自动带着完整上下文接手，所有 commit 完好无损
• 自我改进的记忆系统：每晚 RSI 循环读取 Agent 会话，找出反复犯的错误，向 Agent 自己的技能文件提出修改建议，等待你点头后才执行
• 有意遗忘的记忆：基于 Memora 基准设计，区分"该记住"和"该遗忘"的事实，避免过期信息导致 Agent 带着过时偏好行事
• 本地加密存储：记忆存储从首次使用起在本地加密，密钥只配置一次、永不离开你的机器
• 多语言支持：支持英语、中文（简/繁）、日语、韩语、德语、法语、西班牙语、俄语与 Agent 对话

安装配置

方式一：一条命令安装（即将上线）

# 在任意 Claude Code、Codex 或 OpenClaw 对话中输入：
Sno onboarding

Agent 会通过 sno CLI 自行完成设置：共享记忆、Sno Reach、Duo 技能，以及每种 harness 所需的 hook。

方式二：手动安装（当前可用）

git clone https://github.com/sno-ai/sno-station.git
cd sno-station
# 跟随 README 中的手动安装说明

运行要求

• 支持 macOS / Linux（Windows 理论上可行，尚未验证）
• Node 24 或更高版本
• 无需守护进程，无需服务器

使用步骤

1. 安装完成：用上述方式安装后，继续像以前一样在喜欢的 Agent 里工作
2. 配额耗尽时自动交接：当一个 Agent 速率配额降到阈值，另一个 Agent 自动从共享记忆和邮箱里接手任务
3. 同行评审：对任意 Agent 说peer-review，它会对另一个 Agent 的工作进行代码审查，审查者总是来自另一个 harness
4. 夜间自我改进：RSI 循环每天自动运行，第二天早上运行rem-reflect accept接受你喜欢的改进提案

适用场景

• 需要同时运行多个编码 Agent 的开发者
• 需要跨会话保持上下文一致性的复杂项目
• 需要同行评审机制减少 AI 生成代码错误的团队
• 需要 AI 记住长期偏好（如项目规范、已取消的决策）同时避免过时信息干扰的场景
• 技术团队在本地机器上构建多 Agent 工作流
• 研究人员测试和对比不同 Agent 框架的表现

适用人群

• 并行运行多个 AI Agent 的高级用户
• 软件开发团队（需要代码审查机制）
• AI 研究人员（测试多 Agent 协作模式）
• 对 AI 隐私有高要求的用户（本地运行、无云端依赖）
• 需要复杂项目跨会话记忆一致性的工程师

工作原理

Duo 机制：Sno Station 把一对 Agent（来自不同 harness）称为 Duo。这是最小的小队。两个 Agent 互相不同——谁更细心、谁更快，每月和每项工作都会互换。关键在于差异：Claude Code 审查 Codex 的工作、Codex 也审查 Claude Code 的工作。

RSI 循环（反思-技能-改进）：每晚运行：读取 Agent 会话 → 找出重复犯的错误 → 向 Agent 自己的技能文件提出修改建议 → 人工接受或拒绝 → 第二天测量改动是否有效。真实数据：三个技能的失败率在改动后降到零。

记忆系统：基于 Memora 基准（ACL 2026 Findings）设计，FAMA 分数 87.2（对比论文中最高竞品 50.0），遗忘代价仅 3.76%（竞品为 13–15%）。

官方链接

• GitHub 仓库：https://github.com/sno-ai/sno-station
• 产品官网：https://sno.ai
• 安全说明：https://github.com/sno-ai/sno-station/blob/main/docs/security.md
• RSI 循环论文：Memora 基准（arXiv:2604.20006）