Bernstein 发布开源 AI Agent 治理层 支持确定性调度与策略即代码

v3.23.0 shipping53 cli adapters · apache 2.0 · on-prem

多个 AI Agent。一个治理层。每次运行皆可证明。

Bernstein 是面向 AI Agent 的开源治理层：一个确定性的 Python 调度器并行运行它们，协调循环中不包含任何模型，因此相同的计划可以逐字节完全一致地重放。它基于“策略即代码”（Policy as Code）运行：你编写策略，Bernstein 执行策略，并生成可验证的记录。

·询问文档·基于源代码 + 19 篇帖子·有引用

询问任何问题。

一次运行，四个阶段。

01分解Manager → 任务 · 角色 · 信号02启动Agents → 隔离的工作树03验证Janitor → 测试 · 类型检查 · Lint · 可选的跨模型审查04合并仅已验证的差异会被合并[Aug 10, 2026·4 min read

bernstein 3.14.159: the stranger's ninety minutes

一份首次使用报告描述了长达九十分钟的设置过程，最终却一无所获。v3.14.159 对此做出了回应：计划加载器现在会抛出命名错误，而不是吞掉格式错误的字段；移除了五个命令，其余命令通过弃用窗口进行整合；参考文档针对注册的 CLI 进行了 CI 门控；README 中标注为 beta 版本。此外还有新功能：Muse Code 适配器、Agent Plugins v1.0.0 清单、可离线验证的签名运行收据，以及 bernstein audit diagnose。](https://bernstein.run/blog/v3-14-159-pi)[Apr 14, 2026·4 min read

agents on cloudflare: workers, durable objects, r2, d1

Bernstein 面向 AI 编码 Agent 的 Cloudflare 集成：Workers 运行 Agent，Workflows 承载多步任务，R2 + D1 保存工作区和计量状态。实验性功能；在你自己的账户上运行。](https://bernstein.run/blog/cloudflare-cloud-execution)[Mar 29, 2026·3 min read

bernstein 1.0: open-source orchestrator for ai coding agents

在并行 Git 工作树中编排 Claude Code、Codex、Gemini CLI 和其他 CLI 编码 Agent。确定性调度器，HMAC 签名的审计链。](https://bernstein.run/blog/introducing-bernstein)

证据，而非感觉

每一步都经过签名，按顺序存储在磁盘上。

使用 --audit 运行，Bernstein 会在 .sdd/audit/ 下写入一个 HMAC 链式事件日志，每个 UTC 日期对应一个 JSONL 文件。每个条目都引用前一个哈希值。篡改会导致验证失败。没有任何数据离开你的机器。

没有运行过的人也能进行核查。签名和哈希链校验仅读取文件即可；HMAC 环节需要生成该链时使用的密钥，因此请将两者都交给审核人员，bernstein audit verify 即可在不重新运行任何操作的情况下给出验证结果。这不是截图，也不是 SOC2 PDF——而是一条可重新计算的哈希链。

配置签名密钥后，每次运行还会写入一份由 Ed25519 签名的回执（receipt），将日志（journal）和血缘头（lineage heads）绑定在一起。bernstein verify receipt 仅读取该文件即可验证——无需 HMAC 密钥，也无需 .sdd/ 目录。请固定公钥以确保来源可信。没有密钥，就没有回执。

~/proj $ bernstein audit verify

# reading .sdd/audit/2026-07-24.jsonl · 412 entries · 18m04s span

17:42:01  manager.plan     cb84a1…  13 tasks · est $4.20
17:42:18  scheduler.spawn  3e09f7…  t-001 → backend (sonnet)
17:42:18  scheduler.spawn  81c2dd…  t-002 → backend (sonnet)
17:42:19  scheduler.spawn  b50af8…  t-003 → qa      (opus)
17:55:11  janitor.verify   d014a3…  t-005 docs · pytest 84/84 · ruff 0
17:55:14  manager.merge    ee7c12…  t-005 → main · 4 files · clean
18:02:14  janitor.fail     9aa10b…  t-003 qa · pytest collect err · 3/3 retries
18:02:30  scheduler.route  71b4cc…  t-003 opus → sonnet · awaiting op
18:09:14  scheduler.pause  4d2e09…  conflict · t-001 ↔ t-007 · src/auth/refresh.py

verify chain      ok ✓  412/412 entries · last hash 4d2e09cb…
hmac key          ~/.local/state/bernstein/audit.key

常见问题

阻碍安装的四个问题

调度器是一个 LLM 吗？

不是。答案中有用的部分在于模型所处的位置：模型选择是 LLM 辅助的（能力路由器 + 推荐器），并且 best-of-n 通过 LLM 裁判选出优胜者。这两者都是可选且可插拔的，因此你可以通过路由层接入自己的规划器。模型绝不会介入的地方是决定谁运行、谁被阻塞以及什么可以合并的那个“tick”（时钟周期）。如果在那里放入一个模型，运行将无法重放。

它会向外部发送数据吗？

未经你的配置，没有任何数据会离开你的机器。可选的遥测数据是完整且具备审计级别的：HMAC 链式运行轨迹、每个任务的工具调用、模型使用情况、Token 成本、延迟百分位数。你可以将其发送到自己的 OTel Collector、Datadog、Splunk 或 S3 存储桶。默认设置为仅限本地，因为本地部署（on-prem installs）需要这样，但企业级钩子也已就位。

它在哪里运行？

无论指向何处：你的笔记本电脑、防火墙后的本地部署环境、作为云端运行时的 Cloudflare Workers、作为多节点集群的 Kubernetes，或是上述方式的混合组合。支持沙箱执行模式（Cloudflare Sandbox、本地 Docker）。以你的代码仓库为输入，以你的测试为关卡；Bernstein 会适配宿主环境。无需强制经过 SaaS 中转。

这与 Claude Code 有何不同？

Claude Code 可以自行生成子代理；Bernstein 则能同时协调 40 多个 CLI 代理，并通过你的测试来验证其输出，而非盲目信任。Claude Code 是 Bernstein 中最常见的主要后端——使用其中一个并不排斥另一个。