产品简介
Shannon 是一个面向生产环境的多智能体编排框架。它能帮助开发者将AI智能体可靠地部署到生产环境，解决智能体失败难调试、成本失控、缺乏可见性等痛点。适合需要构建复杂、可靠AI应用的开发团队和企业。
核心功能
- 支持研究工作流与多智能体（Swarm）自主协作
- 内置人工审批环节与会话延续功能
- 提供REST API、Python SDK和桌面客户端等多种交互方式
- 拥有令牌预算控制与多种自动编排策略
- 支持通过Docker一键部署，兼容Windows、macOS、Linux
快速开始
- 使用一条curl命令下载并启动Docker容器化服务。
- 通过REST API、Python SDK或桌面应用提交您的第一个任务。
- 实时查看智能体执行流程与事件流，或使用内置调试工具回放执行步骤。
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | Shannon | 同类方案 |
|---|---|---|
| 调试能力 | 内置时间旅行调试功能，可逐步回放任意执行步骤，排查静默失败。 | 通常依赖日志输出，难以精确复现和调试智能体失败场景。 |
| 成本控制 | 支持按任务/智能体设置硬性令牌（Token）预算，并有模型自动降级机制。 | 成本管理通常依赖手动监控或后置告警，缺乏执行过程中的主动预算控制。 |
| 可见性 | 提供实时事件流、Prometheus指标与OpenTelemetry全链路追踪。 | 可能仅提供基础日志，缺乏开箱即用的、与执行流深度集成的观测能力。 |
| 供应商锁定 | 支持主流云厂商及本地模型（通过Ollama），避免绑定单一供应商。 | 可能深度绑定某一家大模型提供商，切换成本高。 |
适合谁用
- 需要将AI智能体部署到线上环境的后端开发者与团队。
- 需要执行复杂多步骤研究任务的研究人员或分析师。
- 需要对AI任务流程进行人工审核或监控的企业技术负责人。
- 追求本地化、私有化部署AI应用的技术团队。
下载与版本
当前最新版本为 v0.3.1-legacy，发布于 2026-04-03。支持 Windows、macOS、Linux。点击页面「下载软件」按钮即可下载打包好的版本，根据你的电脑/手机系统来选择对应的软件。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/Kocoro-lab/Shannon