ADHEF: 自我进化的 AI 组织

如果 AI 组织能够自我进化会怎样？

大多数 AI 智能体框架假设组织结构是静态的——人类设计角色，AI 执行任务。ADHEF 颠覆了这一点：你的组织结构是一个文件系统，AI 可以修改它。HR 智能体自主审计团队，在需要时创建新角色，并提议改变智能体行为——同时人类保留最终批准权。

这是第一个将组织演化权委托给 AI 的框架。

愿景

传统 AI 系统执行任务。ADHEF 创建自主组织，能够：

• 自我组织 — HR 智能体检测能力缺口并创建新智能体
• 自我优化 — HR 根据表现修改智能体的 SOUL（行为定义）
• 自我治理 — 智能体做决策，人类批准结构性变更
• 持续进化 — 组织适应新挑战，无需人类重新设计

核心原则： AI 做决策，人类执行已批准的行动。这在实现真正自主性的同时创造了问责制。

工作原理

你的目录树就是你的组织。智能体通过 markdown 文件通信。HR 智能体按计划运行，审计所有智能体并提议改进。

@acme/                              # 董事会
├── .agent/
│   ├── IDENTITY.md                 # 这个智能体是谁
│   ├── SOUL.md                     # 这个智能体如何思考
│   └── MEMORY.md                   # 这个智能体记住什么
├── acme_feedback.md                # 你在这里写指令给董事会
├── acme_report.md                  # 董事会向你报告
├── @ceo/                           # CEO 智能体（由 HR 创建）
│   ├── .agent/
│   │   ├── IDENTITY.md             # display_name: Sam Will, role: CEO
│   │   └── SOUL.md                 # 战略领导原则
│   ├── ceo_feedback.md             # 来自董事会的任务
│   └── ceo_report.md               # 向董事会报告结果
└── @hr/                            # HR 协调者（魔法所在）
    ├── .agent/
    │   ├── SOUL.md                 # "审计所有智能体，在需要时创建新的"
    │   ├── config.json             # isAdmin: true, governanceMode: "pr"
    │   └── cron.json               # 每 10 分钟运行一次
    └── hr_report.md                # "创建了 @designer，因为 CEO 需要设计帮助"

与众不同之处：

1. HR 可以创建新智能体 — 当 CEO 说"我需要一个设计师"时，HR 创建带有定制 SOUL 的 @designer/
2. HR 可以修改智能体行为 — 如果工程师卡住了，HR 重写他们的 SOUL 使其更主动
3. 变更通过 PR 进行 — 你在生效前审查和批准（或使用 Direct 模式实现完全自主）
4. 智能体有记忆 — 每个智能体跨会话维护持久上下文
5. 多模型支持 — 在一个组织中混合使用 Claude、GPT-4、Gemini

快速开始

安装

npm install -g adhef

创建你的第一个 AI 组织

adhef-init --name mycompany

这会引导你完成：

1. 公司使命和文化
2. 初始团队结构（扁平/职能/矩阵）
3. 治理模式（Direct 或 PR Review）
4. HR 引导（创建你的初始智能体）

运行它

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
adhef-run @mycompany

给出你的第一个指令

编辑 mycompany_feedback.md：

为我们的产品构建一个落地页。

观察会发生什么：

• 董事会委托给 CEO
• CEO 分解任务
• CEO 请求 HR 创建设计师
• HR 创建带有自定义 SOUL 的 @designer/
• 设计师开始工作（在你批准 PR 后）

实时仪表盘

🏛️ @mycompany (董事会) [已委托]
├── 👔 @ceo (Sam Will) — CEO [运行中: write_feedback]
│   ├── 💻 @engineer (Alex Chen) — 工程师 [思考中...]
│   └── 🎨 @designer (Jordan Kim) — 设计师 [空闲]
└── 🏢 @hr (Lisa Chen) — HR 总监 [完成]

实时查看智能体思考、委托和进化。

核心特性

🧬 自我进化

HR 智能体根据观察到的需求自主创建新智能体、修改 SOUL 并重组组织结构。

🔐 人类在环

所有结构性变更通过 GitHub PR（或 Direct 模式实现完全自主）。你批准，AI 执行。

🧠 多模型智能

混合使用 Claude Opus 做战略、GPT-4o 写代码、Gemini 做分析——每个智能体可以使用不同的模型。

📊 持久记忆

智能体通过自动记忆注入和压缩跨会话维护上下文。

⏰ Cron 调度

智能体为周期性任务安排自己（HR 默认每 10 分钟审计一次）。

🔗 GitHub 集成

响应 PR、issue、提交。智能体可以创建 GitHub Issue 作为帮助票据。

🎯 治理模式

• PR 模式 — 在生效前审查每个变更（推荐）
• Direct 模式 — 完全自主，变更立即应用

文档

• 快速开始 — 5 分钟创建你的第一个组织
• 架构 — 系统如何工作
• 治理模式 — PR Review vs Direct 模式
• 配置 — 多模型设置、GitHub 集成
• CLI 命令 — adhef-init、adhef-run、adhef-create
• 智能体工具 — 智能体能做什么
• 帮助票据 — 智能体如何向人类升级

使用场景

研究

研究自组织 AI 系统中的涌现行为。观察组织如何在没有人类干预的情况下进化。

快速原型

描述你想构建什么，让 AI 组织确定团队结构并执行。

自主运营

创建能够适应不断变化需求的 AI 团队，无需持续的人类重新设计。

教育

通过实践实验学习多智能体系统、组织设计和 AI 自主性。

为什么这是突破性的

大多数 AI 智能体框架：

• 人类定义的固定角色
• 硬编码的协作模式
• 智能体执行，人类设计

ADHEF：

• 组织结构是可变数据（AI 可以修改的文件）
• HR 智能体对组织架构有写权限
• 智能体提议，人类批准，系统进化

这是第一个将组织演化视为可委托任务的框架。

示例：观察 HR 创建新智能体

1. CEO 在 ceo_report.md 中写道："我需要落地页的设计帮助"
2. HR 在下一个审计周期读取报告
3. HR 调用 create_agent：
   • 名称：designer
   • 显示名称："Jordan Kim"
   • 角色："UX 设计师"
   • 自定义 SOUL："你是 Jordan Kim，一位专注于用户中心设计的 UX 设计师..."
4. HR 创建 git 分支，提交新的 @designer/ 目录，推送，打开 PR
5. 你审查 PR："HR 想创建设计师，因为 CEO 需要设计帮助"
6. 你合并 → 调度器检测到新目录 → 设计师智能体上线
7. CEO 将落地页任务委托给设计师
8. 设计师开始工作

你没有设计团队结构。组织自己设计了自己。

技术亮点

• 589 个通过的测试 — 生产就绪
• 6,454 行 TypeScript — 干净、可维护的代码库
• 零数据库 — 一切都是文件（可移植、可检查、git 友好）
• 热重载 — PR 合并后智能体自动发现
• 原子操作 — 无部分状态，无竞态条件
• 速率限制安全 — 带 ETag 缓存的集中式 GitHub 轮询

路线图

v0.3.0（当前） — 人类帮助票据、项目重命名、589 个测试

v0.4.0（计划中） — Web 可视化、实时仪表盘、公开演示实例

v0.5.0（愿景） — 跨组织通信、AI 生态系统、涌现协作模式

社区

• GitHub： Adamlixi/adhef
• npm： adhef
• Issues： 报告 bug 或请求功能

许可证

MIT — 自由构建自主组织。

致谢

构建使用：

• TypeScript — 类型安全实现
• Vitest — 589 个通过的测试
• Chokidar — 文件监控
• Pi Agent Core — LLM 循环框架

ADHEF：组织自我进化的地方。

安装它。运行它。看它成长。