agent-zero

给 AI 一个终端，让它自己动手把活干完

开源 freemium 智能体

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GitHub 星标 ★ 19416

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 freemium

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队agent0ai

所属国家

官网地址https://agent-zero.ai

GitHubhttps://github.com/agent0ai/agent-zero

定价模式freemium

价格说明开源框架免费，官网提供云服务付费方案，定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型agent,ai,assistant,autonomous,linux,zero

GitHub 星标★ 19416

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-06-10 00:00:00

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维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-10-11

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项目介绍

Agent Zero 是一个基于 Python 的开源 AI 智能体框架，核心理念是让 AI 像人一样在 Linux 环境中自主工作。它把大语言模型包装成一个可持久运行的智能体，拥有自己的终端、文件系统和浏览器等工具，能通过多轮对话与工具调用完成复杂任务。与传统工作流编排不同，Agent Zero 强调“有机生长”：智能体可以动态创建子智能体、编写并执行代码、保存记忆，逐步扩展自身能力。用户只需用自然语言下达目标，它便自主拆解步骤、执行命令、读写文件并反馈结果。框架内置 Web UI，支持多会话、提示词模板与工具扩展，适合研究自主智能体、自动化运维、代码生成与任务代理等方向，也可作为构建更复杂多智能体系统的底座。

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技术标签

使用教程

—

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 5 步

环境要求

已安装并可使用 Docker（A0 Install 会复用现有 Docker CLI 配置、DOCKER_HOST、Docker context 等）
可访问 Docker Hub 以拉取 agent0ai/agent-zero 镜像
一个可用的大语言模型（LLM）提供商及其 API 密钥
本机 80 端口可用（或自行改为其他端口）

安装与启动步骤

1确认 Docker 环境

README 的 Quick Start 要求 Docker 已安装。若使用 A0 Install，它会先尝试复用当前 Docker CLI 配置、DOCKER_HOST、Docker contexts 和已知本地 Docker 端点。
2启动容器

README 给出的直接运行命令：映射 80 端口并挂载名为 a0_usr 的数据卷到容器内 /a0/usr，用于保存实例数据。
```
docker run -p 80:80 -v a0_usr:/a0/usr agent0ai/agent-zero
```
3打开 Web UI

容器启动后打开内置 Web UI（本机映射到 80 端口），确认界面可以正常访问。
4配置 LLM 提供商

在 Web UI 中配置你的 LLM 提供商，这是 README 明确要求的下一步，未配置无法开始任务。
5下达具体任务

README 建议从一个具体的任务开始，让智能体在容器内的 Linux 桌面、终端、文件系统和浏览器中自主执行。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`LLM 提供商`	是	在 Web UI 中配置，智能体运行所需的模型来源	`OpenAI / Anthropic 等`
`a0_usr 数据卷`	是	挂载到容器内 /a0/usr，用于持久化该实例数据	`a0_usr:/a0/usr`
`端口映射`	是	Web UI 访问端口，README 示例为本机 80 映射容器 80	`-p 80:80`

如何确认成功

浏览器访问 http://localhost 能打开 Agent Zero 的 Web UI，即表示容器启动成功。

常见问题

Q：不想用命令行安装怎么办？

A：README 除直接 docker run 外还提供 A0 Install，适合 SSH 会话、服务器、恢复 shell 或可脚本化的安装场景。

Q：数据会随容器删除而丢失吗？

A：不会。数据卷 a0_usr 挂载到容器内 /a0/usr，实例数据保存在卷中，容器重建后仍可复用。

Q：80 端口被占用怎么办？

A：可修改 docker run 中 -p 80:80 的左侧主机端口，README 只给出了 80:80 的示例，其他端口需自行确认可用。

Q：启动后第一步做什么？

A：打开 Web UI，先配置 LLM 提供商，然后下达一个具体的任务开始使用。

注意事项

README 强调这是 Docker 化的 Linux 桌面环境，智能体可操作真实 GUI、终端与文件
每个实例数据挂载在容器内 /a0/usr，建议保留该卷以避免数据丢失
可通过 A0 CLI 将同一个智能体桥接到你本机的真实代码仓库
提示词、工具、插件、技能和设置都是可查看、可编辑的，便于二次定制

核心亮点

智能体拥有真实 Linux 终端与文件系统，能直接执行命令、写代码并验证结果，而非只输出文本
支持动态创建子智能体与工具，任务可递归拆解，具备一定的自主扩展能力
内置 Web 界面与持久记忆，多会话管理方便，开箱即可交互使用

不足之处

自主执行终端命令存在安全风险，需依赖容器或沙箱隔离，生产环境需谨慎配置
项目迭代快、文档与提示词体系仍在演进，新手上手和稳定复现有一定门槛

适用场景

让 AI 自动完成服务器巡检、日志分析与脚本编写
作为研究自主智能体与多智能体协作的实验平台
个人开发者用它搭建能读写代码、跑测试的自动化助手

替代项目

AutoGPT、OpenHands、MetaGPT

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