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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1498
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
- 已安装 uv 包管理器(README 使用 uv tool install 安装 evo)
- 已安装并可用一个智能体框架(Cursor 或 Kimi 等)
- 本地已安装 git,供默认 worktree 后端创建实验工作树
- 选择云后端时需要对应的云账号(Modal、E2B、Daytona、AWS、Azure)
- 开发模式安装需要 Python 环境与 evo 仓库源码
安装与启动步骤
-
1安装智能体框架
evo 是智能体框架的插件,需先装好宿主框架。Cursor 可用官网安装包,也可用官方脚本安装 cursor-agent CLI。
curl https://cursor.com/install -fsS | bash -
2安装 Kimi(可选)
若使用 Kimi 作为宿主框架,可用安装脚本或 npm 全局安装两种方式之一。
curl -fsSL https://code.kimi.com/install.sh | bash npm install -g @moonshot-ai/kimi-code -
3克隆 evo 仓库
从 GitHub 拉取 evo 源码,后续开发模式安装需要进入该目录操作。
git clone https://github.com/evo-hq/evo -
4开发方式安装插件
进入仓库后以可编辑模式把 evo 插件装成 CLI 工具,改动源码即可生效。
cd evo uv tool install --editable plugins/evo -
5安装云后端扩展
默认 worktree 后端已内置无需安装;要用云端算力需按所选后端安装对应 extra 依赖。
uv tool install 'evo-hq-cli[modal]' -
6配置实验后端
在 evo dashboard 的 Backend 标签页中选择并配置实验运行后端,如 worktree、pool、ssh 或各类云沙箱。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
Backend | 否 | 选择实验实际运行的位置,默认 worktree,也可换云沙箱 | worktree |
如何确认成功
README 未给出明确的验证命令;安装完成后在智能体框架中应能调用 evo 插件并启动 autoresearch 实验循环。
常见问题
Q:evo 必须联网或使用云服务吗?
A:不需要。默认 backend 为 worktree,每个实验在本地 git worktree 中运行,pool 和 ssh 后端也已内置,无需额外安装。
Q:如何让实验跑在云端?
A:先安装对应 extra,例如 uv tool install 'evo-hq-cli[modal]',然后在 dashboard 的 Backend 标签页里选择并配置该后端。
Q:本地开发时怎么安装?
A:克隆仓库后执行 cd evo 和 uv tool install --editable plugins/evo,以可编辑模式安装插件便于修改源码。
Q:需要定制化或企业级部署怎么办?
A:README 建议申请 evo platform 访问权限(evo-hq.com/beta)或发邮件到 hello@evo-hq.com 咨询。
注意事项
- README 的 Install 章节主要列出宿主框架的安装方式,未给出完整的 evo 基础安装命令,普通用户安装步骤以开发安装为准。
- 云端后端(modal、e2b、daytona、aws、azure)都需要单独安装 extra 依赖,参数名区分大小写与方括号。
- evo 是插件形态,必须依托 Cursor、Kimi 等智能体框架运行,不能独立使用。
核心亮点
- 自动发现代码库中可优化的指标,无需手动指定
- 自动插桩构建基准测试,省去编写测试的繁琐工作
- 并行子代理树搜索,高效探索优化空间
不足之处
- 文档/社区待观察
- 依赖外部 LLM 和 agent 框架,运行成本可能较高
适用场景
- 代码性能自动优化,减少人工调参
- 自动生成基准测试,提升测试覆盖率
- 探索代码库中未知的优化机会
替代项目
OpenHands、AutoGPT、MetaGPT
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