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GitHub · huangruiteng/loopx↑ +326 hoy

Memoria persistente para agentes de inteligencia artificial

Loopx es un núcleo de estado liviano desarrollado para equipos de agentes de inteligencia artificial a largo plazo. Funciona de forma compatible con agentes de codificación (Codex, Claude Code) y estandariza procesos como el seguimiento de tareas, la gestión de cuotas y la transferencia de trabajo verificable.

Actualizaciones

  • 16 de septiembre de 2026: Estrellas 5,853 → 5,864, última versión v1.0.5 (15 de septiembre de 2026).
  • 15 de septiembre de 2026: Estrellas 5,793 → 5,853, última versión v1.0.4 (15 de septiembre de 2026).
  • 11 de septiembre de 2026: Estrellas 5,751 → 5,793, última versión v1.0.3 (11 de septiembre de 2026).
  • 9 de septiembre de 2026: Estrellas 5,726 → 5,751, última versión v1.0.2 (9 de septiembre de 2026).

Qué aporta

  • Estandariza el seguimiento de objetivos y la gestión de cuotas en misiones de larga duración.
  • Permite un traspaso verificable de trabajo entre diferentes agentes de IA.
  • Almacena el historial de tareas y la evidencia en una estructura organizada.

Instalación

Instalación directa
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/huangruiteng/loopx/main/scripts/install-from-github.sh | bash
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
loopx doctor

Ejecución

Iniciando el proyecto
cd /path/to/your-project
loopx connect
loopx status

Si no programa

Pegue esto en su agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Trabajaremos en un proyecto a largo plazo con usted. Quiero administrar nuestras tareas, objetivos y registros de progreso con el bean de estado LoopX. Mientras trabaja, verifique el estado actual en cada paso, registre evidencia del trabajo completado y manténgase dentro de los límites de la cuota determinando la siguiente tarea pendiente. Deje un rastro verificable a través de LoopX al delegar tareas o pasar a una nueva fase.

Repositorio: https://github.com/huangruiteng/loopx. Sigue las instrucciones oficiales del archivo README de este repositorio para la instalación y ejecución.

Antes de empezar, comprueba en qué sistema operativo estamos y si las herramientas necesarias (ej. Python, Node.js, Git, Docker) están instaladas. Instala las que falten paso a paso según este sistema.

Crea una carpeta nueva y vacía para trabajar. No toques ningún archivo fuera de esta carpeta y no borres nada. Antes de ejecutar cada comando, dime qué vas a hacer en una frase.

Dime qué debería ver en la pantalla al final de cada paso. Si ocurre un error, te pegaré el mensaje de error tal cual y lo solucionaremos juntos.

Términos relacionados del glosario

Para quién esEs para personas que utilizan agentes de IA para gestionar procesos complejos, como días de desarrollo de software, investigación o análisis de datos.
LicenciaMIT

Enlaces

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