# agent_dev

**Repository Path**: wangdong_cmcc/agent_dev

## Basic Information

- **Project Name**: agent_dev
- **Description**:  智能体开发
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-16
- **Last Updated**: 2026-05-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# EVA — 可进化的 AI 代理系统

EVA（Evolvable AI Agent）是一个在终端环境中运行的 AI 助手，将大模型的推理规划能力与本地环境执行能力相结合，具备记忆管理、会话持久化和工具调用能力。

## 项目结构

```text
.
├── eva                    # 系统命令（e.g. sudo ln -s .../eva /usr/local/bin/eva）
├── eva1/                  # 第一代：单体脚本
│   ├── eva.py             #   远程版（DeepSeek API）
│   ├── shuke.py           #   本地版（Ollama）
│   ├── eva_design.md      #   设计文档
│   ├── shuke_design.md    #   设计文档
│   ├── test[1-4].py       #   LangChain/LangGraph 示例
│   └── README.md
│
└── eva2/                  # 第二代：模块化重构
    ├── __init__.py        #   包版本号 2.0.0
    ├── __main__.py        #   python -m eva2 入口
    ├── cli.py             #   命令行入口（Rich 图形终端）
    ├── config.py          #   Pydantic 配置管理
    ├── llm.py             #   LLM 工厂（OpenAI/Anthropic/Ollama）
    ├── agent.py           #   LangGraph Agent 组装
    ├── memory.py          #   自动记忆压缩
    ├── prompts.py         #   System prompt 模板
    ├── session.py         #   会话持久化
    ├── tools/
    │   ├── __init__.py    #   工具注册工厂
    │   ├── run_cli.py     #   CLI 执行工具（含安全审查）
    │   └── store.py       #   持久化记忆存储
    ├── eva2_learn.py      #   交互式学习向导
    ├── run.sh             #   一键启动脚本
    └── docs/
        ├── eva2_design.md #   设计思路文档
        └── bugs.md        #   Bug 记录
```

## 安装

```bash
# 1. 安装依赖
pip install langgraph langchain-core langchain-openai rich pydantic pydantic-settings tiktoken requests

# 2. 本地拉取嵌入模型,构建 RAG知识库需要, 以nomic-embed-text:latest 为例
ollama pull nomic-embed-text:latest 
```

## 快速开始

### EVA2（推荐）

```bash
# 一般使用
cd agent_dev/eva2/
EVA2_LLM_API_KEY=sk-your-key ./run.sh

# 首次使用建议构建本地知识库
/knowledge build
```

### 交互式学习eva2的设计

```bash
cd eva2
python3 eva2_learn.py         # 交互模式，从第 1 关开始
python3 eva2_learn.py list    # 查看所有关卡
python3 eva2_learn.py 5       # 跳到第 5 关
```

### EVA1（第一代）

```bash
cd eva1

# 远程版
export EVA_API_KEY="sk-xxx"
python eva.py

# 本地版（需 Ollama）
python shuke.py
```

## 版本对比

| 特性 | eva1 (eva.py) | eva2 |
| --- | --- | --- |
| 架构 | 单文件 ~740 行 | 模块化包（8 模块） |
| 框架 | 原生 requests | LangGraph + LangChain |
| 异步 | 同步 | 全异步 |
| 终端 | 纯文本 | Rich 图形化（Markdown 渲染） |
| 记忆管理 | 手动"紧急危机"触发 | 自动 token 感知压缩 |
| 工具注册 | dict 映射 | BaseTool 继承 |
| 多模型 | 改代码 | 配置切换 provider |
| 类型安全 | 无 | Pydantic + type hints |

## 配置

环境变量（前缀 `EVA2_*`）或 CLI 参数：

| 变量 | 默认值 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| `EVA2_LLM_PROVIDER` | `openai` | LLM 提供商 |
| `EVA2_LLM_MODEL` | `deepseek-v4-flash` | 模型名称 |
| `EVA2_LLM_BASE_URL` | `https://api.deepseek.com/v1` | API 地址 |
| `EVA2_LLM_API_KEY` | — | API 密钥 |

## 开源与致谢

本项目基于 [usepr/eva](https://github.com/usepr/eva) 进行二次开发与重构。

- **原始版本** (`eva1/eva.py`) — 源自 [usepr/eva](https://github.com/usepr/eva)，保留原始设计思路与核心逻辑。
- **重构版本** (`eva2/`) — 在原始版本基础上使用 LangGraph + LangChain 技术栈进行模块化重构，架构设计与接口协议与原版有较大差异。

遵循上游项目的开源许可协议。感谢原作者 [usepr](https://github.com/usepr) 的开源贡献。

## 安全机制

- 非只读命令（rm、dd、wget 等）执行前需用户确认
- LLM 预审查命令安全分类
- `-a` 参数可跳过确认（谨慎使用）