AI tools कल की गई गलती आज फिर दोहराते हैं.

हम एक ऐसा local AI agent बना रहे हैं जो याद रखता है, सीखता है, और किसी एक model पर निर्भर नहीं है.

जितना इस्तेमाल करें, उतना बेहतर होता जाता है

  • हर execution को episode के रूप में सेव करता है और success/failure patterns को ट्रैक करता है
  • जिन tasks को बार-बार approve किया गया हो, उन्हें auto execution में promote करता है (rollback संभव)
  • learning data Markdown files में होता है, इसलिए आप उसे सीधे खोलकर edit कर सकते हैं

जटिल काम खुद बाँट देता है

  • independent subtasks को worker pool में parallel चलाता है
  • research results के आधार पर execution के दौरान dynamically tasks जोड़ता है
  • read tools को अधिकतम 5 concurrent executions तक चलाता है, write tools को sequentially चलाता है

LLM कोई भी हो, फर्क नहीं पड़ता

  • LiteLLM के आधार पर Claude, GPT, Gemini, Ollama आदि 130+ providers को support करता है
  • config की एक line से model switch

tools

  • web search/collection, headless browser (CDP), file editing, bash, git
  • code symbol navigation (tree-sitter), MCP server integration, voice input/output (STT/TTS)
  • TUI, Web UI, Telegram, Discord, Slack में वही agent इस्तेमाल करें

safety measures

  • 80+ dangerous patterns detection, approval workflow, fail-closed design

सारा data local में store होता है (SQLite + Markdown + FAISS).
Python 3.13+, MIT license.

वास्तविक execution उदाहरण

एक वाक्य दें, तो यह web search → crawling → file creation तक खुद कर देता है.

❯ agent harness के बारे में research करके document लिखो

┃ ⊕ web_search "agent harness" AI framework ✓
┃ ⊕ web_search harness-first development agents ✓
┃ ⊕ web_fetch langchain.com/anatomy-of-agent-harness ✓
┃ ⊕ web_fetch datadoghq.com/harness-first-agents ✓
┃ ⊕ web_fetch anthropic.com/effective-harnesses ✓
┃ ⊕ web_fetch openai.com/harness-engineering ✓
┃ ◆ file_write agent_harness_research.md ✓

✓ 11 tools · 3 मिनट — 4 sites पर research → 410-line consolidated report

GitHub: https://github.com/dybala-21/rune

अभी बहुत कमियाँ हैं. Feedback देंगे तो उसे शामिल करूँगा.

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