## Safehouse:基于Bash的代理沙箱 Safehouse提供了一种安全的在macOS上运行AI代理的方式,仅使用Bash,无需构建步骤或依赖项。它是一个可下载的shell脚本,为代理执行创建了一个受限制的环境。 要使用它,请下载`safehouse.sh`,使其可执行,然后从您的项目目录中*在*Safehouse内运行您的代理(例如`claude`)。 Safehouse会自动授予对当前工作目录(您的项目)和已安装工具的访问权限,但**严格限制对您系统其余部分的访问**。 尝试访问敏感文件,如SSH密钥或其他项目目录之外的仓库,将被内核阻止,从而证明了沙箱的有效性。 这确保了代理安全运行,防止未经授权访问个人数据。
## 神经集群:从鸟群到“Noids”
受星形雀群(表现出无中心控制的协调运动的鸟群)的启发,“Noids”是一种被设计用来复制这种行为的神经网络。研究表明,星形雀大约会跟随7个附近的邻居,基于*拓扑*距离(排名,而非物理距离),即使在鸟群拉伸的情况下也能保持凝聚力。
传统的“Boids”使用手动编写的规则(分离、对齐、凝聚)来模拟鸟群。然而,“Noids”*学习*鸟群行为。每个Noid网络只有1,922个参数,接收输入,代表它自身的速度以及5个邻居的位置/速度,并输出一个转向力。
这种简化设计允许高效计算——利用GPU并行处理进行快速模拟。训练涉及模仿已建立的Boid规则,但由此产生的网络将行为体现为单个学习函数,反映了星形雀大脑的生物学合理性。涌现的鸟群行为展示了复杂行为如何从简单的、局部作用的个体和相对较少数量的学习参数中产生。代码是开源的,突出了可访问和可扩展的鸟群模拟的潜力。