onPanda

{"translation":"大家好！👋

我在 2024 年开始构建 onPanda，在过去两年里，它逐渐发展成为一个用于深入探索、引导和标注 LLM 与智能体（agent）的工作空间。

核心交互很简单：当你想要改变生成结果的方向时，选择一个 token，查看它的候选项或自由编辑，然后从该位置继续生成。这样可以轻松看到一个小小的干预如何改变后续的所有内容。

我希望这种交互不仅适用于普通的聊天输出。在 onPanda 中，你可以在生成文本（包括推理和工具调用）中直接进行 token 级别的修正，同时保留分支及其历史记录。你还可以连接工具、MCP 服务器以及诸如 Claude Code、Codex 和 OpenCode 等智能体框架，以检查和修改更复杂的智能体轨迹。

"onPanda" 这个名字最初来源于 "on-Policy Alignment Data Annotator"（在线策略对齐数据标注器）。数据标注仍然是项目的重要组成部分：token 级别的修正可以产生精确的监督信号，同时使修正后的轨迹保持在模型自身策略附近。在一项小规模对照研究中，与人工后编辑相比，这一流程将标注时间的中位数减少了 52%。

但 onPanda 的发展已超越标注。我现在将它用作一个通用界面，用于查看模型生成过程、尝试替代方案、调试智能体行为，以及理解在特定点进行干预会带来哪些变化。

该项目完全开源且支持自托管。我很希望了解你会如何使用这类界面——尤其是在使用 LLM 和智能体时，你想检查、比较或控制哪些内容。

感谢你的关注 🐼

在线试用（移动端友好）：https://onpanda.diyer22.com

"}