evo

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. 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

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2. 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

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3. 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

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4. 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

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5. 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]'

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6. 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

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

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。