崩了能接着跑
任务状态不放在内存里，而是从一条只追加的事件日志里重建。worker 跑到一半被杀掉，另一个 worker 从最后一步接着做。这条日志同时就是完整的审计记录。
恢复是怎么做的
Noeta一直跑下去的 agent
一个 Python SDK。进程崩了能接着跑，等人审批等几天也不占资源，从一个脚本扩到多机集群，agent 代码一行不用改。
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几行代码跑起一个 agent
装好 noeta-sdk，设好 ANTHROPIC_API_KEY，agent 就能用内置的文件工具去看你的项目。
python
from noeta.sdk import Options, query
from noeta.sdk.providers import AnthropicProvider
result = query(
Options(system_prompt="You are a concise coding assistant."),
goal="What files are in this directory, and what does each one do?",
provider=AnthropicProvider(),
model="claude-sonnet-5",
)
print(result.answer())返回的不只是答案：这次运行里每一次模型调用、工具调用和 token 用量都在里面。快速上手 →
整体结构
agent 走的每一步都追加进事件日志，所以任何一个 worker 都能靠它把任务重建出来。agent 能做的一切——工具、MCP、记忆，连模型本身——都是插件。原理 →
天生可扩展
一切都是插件内核本身不带任何能力。文件工具、网页、记忆、MCP、沙箱、模型适配器全是插件，走的是和你的插件同一套公开接口。
什么模型都能接Anthropic、任何兼容 OpenAI 的网关、OpenAI Responses API。换模型只改一行，agent 和它的历史记录都不变。
先审批，再动手有风险的工具调用会停下来等人批准。guard 可以在调用执行前拦下它；observer 只能旁观，干扰不了任务。
和其他方案比
| Noeta | Claude Agent SDK | LangGraph | Temporal | |
|---|---|---|---|---|
| 是什么 | 可持久运行的 agent 运行时（一个库） | Claude 的 agent 循环库 | 基于图的 agent 框架 | 持久化工作流平台 |
| 谁决定下一步 | 模型一步步决定 | 模型决定 | 你预先定义的图 | 你写好的工作流代码 |
| 存下来的是什么 | 每一个事件，状态由事件推出来 | 对话记录 | 图状态的检查点 | 工作流历史 |
| 等人 / 等定时器 | 内置，恰好唤醒一次 | 恢复对话 | 中断后由调用方恢复 | 内置 |
| 横向扩展 | worker 池；多机共用 Postgres | 单进程 | 自己想办法，或用托管平台 | Temporal 集群 |
| 模型 | 任意，一行切换 | Claude | 任意 | — |
| 要额外运维的服务 | 没有，只有你的进程和数据库 | 没有 | 没有 | Temporal 服务端 |
agent 要长时间无人值守地跑，而且要能恢复、能审计、能扩容，就选 Noeta。完整对比 →
公开基准上的实测
24/40
Terminal-Bench 2.1
40 题抽样 · 首轮成绩；三次取最好 33/40 · noeta-sdk 0.6.28，跑一次 · 公开榜单（全集）58.7%–83.8%
13/15
SWE-bench Verified
15 题子集 · 首轮 9/15，重跑了 4 个环境准备超时 · noeta-sdk 0.6.10，跑一次
只用公开 SDK 搭出来的 agent（noeta-agent 的 main，Claude Opus 4.8），在官方评测框架上跑出的成绩。每项都是在抽样上跑一次，不是全量榜单成绩，较高的数算上了重跑。方法和说明 →