mu (μ)

每轮 38 个决策点交给 Judge 模型判断,让大模型专注于写代码本身

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mu (μ) — 内置 Judgment Kernel 的下一代编码 Agent

产品简介

mu(μ)是 qybaihe 团队基于 pi 二次开发的新一代编码 Agent,最大的特点是引入了一个 Judgment Kernel(判断内核):每轮对话中 38 个决策点全部交给一个小型快速模型判断,让大模型专注于写代码本身。mu 同时提供 CLI(命令行)与桌面 App 两形态,支持 macOS / Windows / Linux 三平台。MIT + Apache-2.0 双协议,npm 上可直接安装 mu-agent。

核心功能

  • Judgment Kernel:每轮 38 个决策点(输入预处理、任务分帧、上下文整理、工具调用风险、回合结束判定等)交小型 Judge 模型判断
  • 多 Judge 后端:默认免费 Jev(OpenCode Zen 托管),支持本地 Laya、任意 LLM classifier、可级联组合
  • 原生桌面应用:macOS / Windows / Linux 三平台官方安装包,连接任意模型 API 即可启动
  • 全局命令面板:每条决策可设为 active / shadow / off,shadow 模式只记录不执行,方便比较 Judge
  • 实时账本:每个判断点写到 /status、mu ledger、桌面应用 judgments 标签,全程可追溯
  • Skills + MCP 集成:与 pi 的 Skills、Rules、Projects、Tasks、Subagent 体系完全兼容

特色优势

  • 解放大模型注意力:让 GPT/Claude 把算力花在代码上,把 38 个 yes/no 选择交给 Judge,省 token 省延迟
  • 安全优先:危险命令先过规则拦截,再交 Judge 复核;只有用户确认后才执行
  • 真·本地优先:Judge 可换成本地 Laya,敏感决策不出本机
  • 可对比测试:shadow 模式让用户在切换 Judge 之前先观察其表现,避免切换后翻车
  • 持续可审计:所有判断结果写到 ledger,每一步决策都能回溯

应用场景

  • 让 Claude / GPT 在编码时减少「上下文噪音」,专注于真正的代码生成
  • 多 Agent 协作时,由 mu 的 Judge 判定何时中断、何时续作
  • 长会话编码任务中,由 Judge 自动决定何时压缩、归档、忘却上下文
  • 把工具调用风险、提示注入检测从主模型卸载到 Judge
  • 桌面用户在不写一行命令的前提下运行编码 Agent

适用人群

  • 资深开发者:希望 Claude / GPT 把注意力放在代码而非琐碎判断
  • 多 Agent 团队:需要一个统一裁判来决定上下文、工具、回合管理
  • 安全敏感用户:希望判断逻辑可审计、可替换、可下沉到本地
  • 不擅命令行的产品经理 / 设计师:桌面 App 一键启动

出品方

qybaihe 团队(GitHub: @qybaihe)。基于 pi(earendil-works 出品)二次开发,MIT + Apache-2.0 双协议。开发者日用,处于早期阶段(0.1.x)。

更新动态

  • 当前 0.1.x 版本在 npm 与 Releases 频道分发
  • Judge 后端持续接入新模型(CLM、Liquid d1、本地 Laya 等)
  • 桌面应用已支持 macOS / Windows / Linux 全平台
  • 决策点、设置项命名可能在后续版本调整,文档会同步更新

官网链接

团队信息

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