chutingyean/Agent-Cockpit

项目介绍

Agent Cockpit 由一块本地白板和一台 MCP 服务器组成，面向用 AI Agent 做研究的人。凡是支持 MCP 的 Agent（如 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI）都把计划、任务、每次实验运行、每条结论以及运行所依赖的代码画到同一块板上。

核心是证据链。一条结论必须引用某次已记录运行实际写出的值；每次运行记录脚本、依赖文件和所触达函数的哈希。任何一处变化都会让运行过期，依赖它的结论被标记待复核；把改动还原，哈希重新一致，结论随之恢复，因为判断依据是内容哈希而非时间戳。所有检查都是确定性规则，不调用 LLM。

项目适合想弄清哪些结果仍然成立、原因是什么，却不想逐行阅读 Agent 生成的代码的研究人员。

快速上手

演示需要 Node.js 22.13+、git 和 python3。克隆后执行：

git clone https://github.com/chutingyean/Agent-Cockpit.git
cd Agent-Cockpit
npm install
npm run demo
node bin/cockpit.mjs serve --repo demo/research

随后可在 http://127.0.0.1:4180 打开白板。另开一个终端，破坏再还原演示：

node bin/cockpit.mjs demo --break
node bin/cockpit.mjs demo --restore

--break 在不报告的情况下悄悄放宽评分器的答案匹配，依赖它的结论变红；--restore 还原改动，哈希重新匹配，结论恢复。

用于自己的研究仓库

目标必须是 git 仓库。在仓库内执行：

node /path/to/Agent-Cockpit/bin/cockpit.mjs init
node /path/to/Agent-Cockpit/bin/cockpit.mjs serve
node /path/to/Agent-Cockpit/bin/cockpit.mjs run -- python3 train.py --lr 1e-3

init 只在目标仓库内写入 MCP 配置、AGENTS.md、Stop hook 和 pre-commit hook。Agent 会读取 AGENTS.md 和 MCP 配置，教程给出了逐个 Agent 的操作步骤。执行一次 npm link 可获得全局 cockpit 命令，否则沿用 node bin/cockpit.mjs。

工作方式

来自 MCP、CLI 和白板的每次写入都经过同一个校验器，被拒绝的写入也会记录。未报告的文件改动会阻止 git commit，Claude Code 在报告之前无法结束回合。需要人工判断时通过 cockpit_decide 发起；改动破坏结论时，驾驶舱会主动提出决策并写出一页证据简报。全部状态以事件形式存放在 .cockpit/events.jsonl，这是唯一事实来源，应当提交，因此可以回放到任意时刻。

MCP 工具包括 cockpit_overview、cockpit_plan、cockpit_stage、cockpit_run、cockpit_claim、cockpit_hypothesis、cockpit_premise、cockpit_decide、cockpit_report 和 cockpit_review，另有 canvas_structure 等画布工具用于代码图和影响分析（工具表）。内置的规则式代码审查和轻量代码图无需额外安装；装上 graphify 或 open-code-review 后会自动改用它们。

使用约束

• 需要 Node.js 22.13+（内置 node:sqlite 依赖它）；git 用于仓库与钩子集成，python3 用于演示项目。
• 白板只绑定 127.0.0.1；所有检查都是普通规则，不调用 LLM、不消耗 token。
• 项目采用 AGPL-3.0-or-later：修改后若通过网络供他人使用，必须向其提供修改后的源码。第三方组件保留各自许可证。
• 函数级过期判断的精确性针对 Python 依赖；触达函数、导入或模块级代码的改动都会使运行失效。

HotRepo 点评

Agent Cockpit 于 2026-11-02 进入 HotRepo 新项目 JavaScript 榜，在 2026-11-01 18:45 UTC 至 2026-11-02 18:45 UTC 的窗口内新增 49 星，同期新增 4 个 Fork。按采集到的小时样本，它从 2026-10-31 的 100 星涨到 2026-11-02 结束时的 180 星，该时段最后几小时增速明显加快。没有记录到全语言日榜名次，也没有抓到讨论帖，因此现有材料只支持这一增长观察，不足以对更大范围的热度下结论。事件溯源状态、基于哈希的过期检查和 MCP 接口，是判断它是否适合 Agent 驱动研究流程的具体依据。