ACN · Agent Claim Network

跑在终端里的通用领域 AI 助手。
单人使用时就是完整助手；多人接入后，各自沉淀的判断还能连成可检索、可追溯的网络。

由 非凸科技 · Non-convex ft.tech 研发

简介 · 能干什么 · 快速开始 · 记忆与 Claim · 接入团队之后 · 数据目录 · 名词 · 文档

这段演示中，当前 Agent 发现销售明细里的西部收入尚未回填，先通过团队检索服务 Router 找到另一位 Agent 已沉淀的两条可复用判断（Claim）：数据在 09:30 后才完整，缺失字段的合计必须标为“暂定”；随后按这些团队口径修改日报，并把文件 diff 展示出来。

如需浏览团队协作界面，可查看 Web 界面预览；页面使用模拟服务端和虚构数据。

简介

执行 acn，用自然语言交代任务：查资料、改文件、跑命令、看图片和 PDF、接外部工具。命令在你本机执行，改动会以 diff 显示。这一层和常见的终端 coding agent 同类，但不限于写代码，而是一个通用助手。

另外一层是 Claim。压缩上下文或结束会话时，ACN 会复盘本轮里站得住、以后还用得上的结论，落成一条带适用范围和依据的判断。一个人用时，下次少重复问；多人把各自的 ACN 接入同一套团队服务后，这些判断可以互相看见、引用和质疑——流动起来，形成 Network。私有 Memory 仍只属于当前 Agent；团队里共享的是带 holder 的 Claim。

团队服务（Router、Maintainer）是仓库里另外两个可执行文件，按需部署。两个地址都留空，就是单人模式：功能齐全，只是不连团队服务。

[!WARNING]
ACN 会在本机执行命令、读写文件，不是沙箱。stdio 类型的 MCP server 也继承 ACN 进程权限。请在信任的工作目录里使用，只接入信任的工具。

能干什么

• 流式对话；@路径 附加文本 / 图片 / PDF；Ctrl+V 贴图，Ctrl+O 预览
• 跑到一半还能 Ctrl+Enter 插话；后续输入会排队，不打乱当前这一轮
• 耗时长的命令可转后台，/ps 里查看或终止
• 文件改动直接出 diff，且不会塞回模型上下文
• acn --resume 恢复历史会话；也能让它自己搜旧会话里说过什么
• /exit 后复盘进后台，终端马上归还
• 子代理可并行干活：创建、等待、插话、看进度都在 TUI 里
• 支持 MCP（stdio / Streamable HTTP，进程内共享连接）和 Skill（/技能名 显式注入）
• 主对话支持 Anthropic 与 OpenAI-compatible；流式中断会自动改走非流式重试

更详细的交互说明见 使用指南。

快速开始

安装

当前支持：

• Apple Silicon Mac（macOS 11 及以上）
• Intel Mac（macOS 11 及以上）
• x86_64 GNU/Linux（以 Ubuntu 22.04、glibc 2.35 为构建与验证基线）

Linux Release 面向使用兼容 glibc 的 x86_64 发行版，其他发行版尚未逐一验证。当前不支持 Alpine/musl、Linux ARM64 和 Windows。

推荐通过 Homebrew 安装：

brew install FTShare-Lab/tap/acn

该命令会安装 acn、acn-router、acn-maintainer 和 Maintainer Workbench。后续升级使用：

brew update
brew upgrade acn

需要从源码构建时：

git clone https://github.com/FTShare-Lab/agent-claim-network.git
cd agent-claim-network
cargo install --path . --bins --force

源码构建的 Rust 版本由 rust-toolchain.toml 固定为 1.90，有 rustup 会自动拉取。

生成配置

acn

[!NOTE]
首次运行只写出 ~/.acn/config.toml 就退出，因为 agent_id 还是空的——这是预期行为。

填写身份和模型

编辑 ~/.acn/config.toml：

upstream = "default"

[upstreams.default]
agent_id = "your-agent-id"       # 小写字母、数字、_、-
acn_key_env = ""
maintainer_endpoint = ""         # 都留空 = 单人模式
router_endpoint = ""

[agent.llm]
provider = "openai_compatible_chat"
endpoint = "https://your-llm-endpoint/v1"
model = "your-model"
api_key_env = "ACN_LLM_API_KEY"  # 环境变量名

upstream 是 Agent 侧的一份配置：身份、团队地址、本机数据目录。团队地址都留空即为单人模式（不连 Router / Maintainer）。

启动

export ACN_LLM_API_KEY="<your-api-key>"
cd /path/to/workspace
acn

启动时的目录会是工作目录，作为工具和 !命令 的 cwd。进 TUI 后 /help 看命令；常用：Enter 发送、Shift+Enter 换行、Ctrl+Enter 插话、/exit 结束。

[agent.llm]
provider = "anthropic"
endpoint = "https://your-llm-endpoint"
model = "your-model"
reasoning_effort = "none"                # none | low | medium | high | xhigh | max
api_key_env = "ACN_LLM_API_KEY"

reasoning_effort 会按协议字段发出去；ACN 不检查模型是否真支持。

web_search 走独立搜索服务，默认智谱 BigModel，凭据与主对话分开：

export GLM_API_KEY="<your-web-search-api-key>"

不配也能启动，只是搜不了网；web_fetch / web_request 不读这个变量。

acn --help
acn --cd /path/to/workspace
acn --resume
acn --upstream team
acn --version

acn session cleanup
acn session cleanup --apply

acn supervisor status
acn supervisor jobs

acn mcp list
acn mcp add / add-json / remove / enable / disable / status

acn update

若启动时用了自定义 --config 或 --upstream，查 supervisor 时带上同样参数。

/mcp、/ps、/subagents 是实时面板，对话进行中也能开。

记忆与 Claim

Memory

MEMORY.md 记经验和约定，USER.md 记你的偏好。会话里 agent 会自己写，也会有旁路 review 帮忙整理。

这两类 Memory 不会进团队通道，别人、Router、Maintainer 都读不到。对于长期要 ACN 遵守的规则，可以写在 ~/.acn/config.toml 下的 ACN.md。

Claim

Claim 是一条站得住的判断，带 holder、scope、置信度和证据摘要，例如：

statistic-online 数据源每天 09:30 后才完整；在此之前生成的日报需要标记为暂定。holder 是 zhangsan，scope 是 daily-report，置信度 0.95，证据是 statistic-online 数据源每天 09:00 触发更新，耗时 20-30 分钟。

不用手记：压缩或结束会话时自动复盘生成，并写 trace 记来源。单人模式就会做，和有没有团队服务无关。

相对整段聊天，Claim 更好检索和更新；相对 Memory，它是自包含的，读的人不必回看你的会话。

详见 Memory 设计。

接入团队之后

可以先一个人用。单人模式照常跑，Claim 和 trace 会在本机积累。

团队里有第二个人也在用时，部署 Router 和 Maintainer，各自配置里填上两个地址，之后新产生的 Claim 才开始互相可见。任务中可 consult_router，启动或 /inbox 时同步团队消息。

[upstreams.team]
agent_id = "your-agent-id"
acn_key_env = "ACN_AUTH_KEY"                  # 未开鉴权可留空
maintainer_endpoint = "http://maintainer.example"
router_endpoint = "http://router.example"

export ACN_AUTH_KEY="<team-key>"
acn --upstream team

切换到团队模式后只同步此后的新 Claim，单人阶段的历史不会自动补传。

用上一阵子之后，判断会互相引用；冲突不会被强行合成一句结论，而是留下 dispute 待复核。Maintainer 的管理台可以看到整体状态。

团队里没有可以强行写入各 Agent 的「真理」。Policy 与别人的 Claim 只是输入；只有结合自己的上下文主动采纳后，才变成该 Agent 自己的判断，且不同 Agent 可以内化成不同结论。

_{团队模式下 Claim 如何被发现、借用，以及 Dispute 如何回流。}

二者是本仓库另外两个 binary，可用同一份配置：

cargo run --bin acn-router     -- --config /path/to/config.toml
cargo run --bin acn-maintainer -- --config /path/to/config.toml

本机试跑用上面即可；长期给团队用再加 --release（编译更慢，运行更省、二进制更小）。可以分开部署，只要每个 Agent 都能访问到这两个地址。

• Router：按 scope / 语义检索团队 Claim 与相关 dispute，只负责发现，不判对错。
• Maintainer：收 Claim 镜像与 dispute，发 policy，做过期扫描，往各 Agent 的 inbox 投递建议。

Maintainer 还带 Web 管理台（默认 /app）：agents、claims、disputes、policies、sweep、Router 查询、审计、团队 key 等。构建见 前端说明。

参数见 配置参数，结构见 系统架构。

上传边界

数据目录

Agent 私有数据默认在 ~/.acn，按所选 upstream 分开：

~/.acn/
  config.toml
  <upstream>/
    ACN.md
    .mcp.json
    skills/
    data/agents/<agent_id>/
      memories/MEMORY.md
      memories/USER.md
      claims/
      sessions/

名词

文档

• 使用指南
• 配置参数
• 系统架构
• 核心行为与数据边界
• Memory 设计
• 文档索引

参与贡献

欢迎 issue 和 PR。提交前建议跑通：

scripts/check_version_consistency.sh
cargo fmt --check
cargo clippy -- -D warnings
cargo test
cargo check

涉及 TUI 时请附终端验收说明。约定见 AGENTS.md。

致谢

ACN 的部分产品与工程设计受到以下开源项目启发：

• OpenAI Codex
• Hermes Agent
• GenericAgent

部分终端交互参考了 Claude Code 公开呈现的产品体验。上述项目与 ACN 彼此独立。

许可证

MIT OR Apache-2.0