LoopX：Agent控制面板

LoopX 是一个开源的、与提供商无关的轻量级状态内核和本地优先控制平面，专为长周期运行的 AI Agent 工作流设计。它通过持久化管理目标、门控、待办事项、证据、配额和交接状态，使 Codex、Claude Code、Cursor 等 Agent 运行时的多轮次、跨工具协作变得可审查、可重启、可交接，同时不替代执行层本身。

• 核心定位: LoopX 是"循环工程"的状态内核，而非 Agent 框架或特定编排运行时。其心智模型是 Agent 原生的看板系统，状态为唯一事实来源，看板仅为投影。
• 状态层架构: 在目标/问题/项目与具体 Agent 执行之间，LoopX 维持六维控制状态：objective（目标）、gates（门控）、todos（待办）、scope（范围）、evidence（证据）、quota（配额），形成人机判断与自动回退的决策分叉。
• 适用场景: 多日期工程/研究目标、需保留范围和审查状态的 Issue/PR 循环、周期性监控任务、含安全/发布门控的项目、多 Agent 对等协作团队，以及需非工程人员可读进度的运营工作流。
• 运行时边界: Agent 负责规划与执行，Provider 调用外部系统，Capability 定义结果并验证转换，Kernel 拥有持久化的待办、门控、监控、写入、配额和调度权。执行路径为 Agent→Capability→Provider，控制路径反向返回。
• 安装与接入: 支持无克隆安装（curl 一键脚本）或贡献者克隆安装。提供 Codex App/CLI、Claude Code、OpenCode、Pi、Cursor 及自定义运行时的差异化接入路径，核心 tick 仅五个 CLI 命令。
• 能力表面: 涵盖目标状态追踪、配额交互契约、Agent 运行时桥接、运营者界面、外部投影（如飞书/ Lark 看板）、领域能力包（Issue 修复、内容运营、ML 实验等）、实验性上下文学习及治理模式。
• 证据与案例: 公开证据包括 200+ 小时的 OpenViking 开源贡献序列、200+ 小时的脱敏 Auto ML 实验弧、以及可复现的精确 KNN 公开演示；另有独立用户报告的 13 小时 C++ 精度运行、4 天无人值守运行、7 个合并 PR 等案例。
• 治理与边界: MIT 许可证；明确的公共/私有边界检查；禁止提交 .loopx/、.codex/goals/、活跃目标状态、原始基准痕迹、凭证等本地活跃状态；危险权限、发布操作和最终所有权保留给人类。
• 当前状态与路线图: v0.4.x 为早期但可用的本地控制平面，非完整 Agent 平台或自主生产控制器。下一步聚焦简化安装、更广泛的运行时适配器、更强的公开循环终端验收、独立采用证据及更完善的管理界面。