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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 846
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Go 1.22+ 或 Docker
- 一个模型端点
安装与启动步骤
-
1一条命令起
把模型、工具、知识、技能放在一个运行时里。
docker run -d --restart=always --name goraven-agent -p 8080:8080 <image> -
2源码方式
要改就 clone 后 go run。
git clone https://github.com/8treenet/goraven.git cd goraven && go run main.go -
3配模型
在配置文件里填模型端点与密钥。
ls config* && vim config.yaml -
4验一次任务
给它一个能落地的任务，看是否真执行。
# 打开 web 界面下发任务
如何确认成功
任务被执行并产出结果文件或动作，而不是只回话。
注意事项
- 它的定位是运行时而非聊天框，重点在工具与技能。
- 挂容器时注意数据卷，否则重启丢配置。
- 权限按最小集给。
核心亮点
- 基于 Go 实现，部署为单一二进制，资源占用低，性能优于 Python 同类框架
- 内置文件读取、代码执行和 API 调用能力，开箱即用，无需额外集成
- 支持 DeepSeek 等主流模型，且设计上兼容 LangChain 生态，易于扩展
不足之处
- 早期项目，文档和社区生态尚不完善，上手需要一定技术背景
- 功能覆盖度相比成熟平台（如 AutoGPT）仍有差距，复杂任务编排能力待验证
适用场景
- 团队内部自动化：让 AI 代理自动处理报表生成、代码审查等重复性任务
- 开发运维：通过 API 调用和代码执行，实现 CI/CD 流程中的智能辅助
- 数据管道：让代理读取数据文件、运行分析脚本并输出结构化结果
替代项目
AutoGPT、LangChain、Dify
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