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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-31 · 当前星标 ★ 1045
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
- Windows 用户需先启用 WSL(Linux 子系统)
- 安装并启动 Docker Desktop(含 docker-compose)
- Python 3.8 或更高版本,供 CLI 使用;应用本身 Python 版本由镜像管理
- 可用的 OpenAI API Key
- Git,用于获取项目源码
安装与启动步骤
-
1启用 WSL
仅 Windows 需要。打开 PowerShell 执行安装,完成后按提示重启系统。
wsl --install -
2安装 Docker
下载并安装 Docker Desktop,安装后启动并保持后台运行。
-
3获取项目代码
克隆仓库并进入项目根目录,后续命令都在此目录执行。
git clone https://github.com/kreneskyp/ix.git cd ix -
4生成配置文件
从模板复制出 .env 文件,后续密钥填在这个文件里。
cp .env.template .env -
5填入模型密钥
编辑 .env,把 OPENAI_API_KEY 的值换成你自己的 Key。
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx -
6启动服务集群
用 docker-compose 拉取并启动 Web、应用、Agent 工作进程、数据库与 Redis 等容器。
make cluster -
7查看运行日志
另开终端可分别跟踪 Web/应用容器与 Agent 工作进程的日志,便于排查。
make server make worker -
8访问并试用
浏览器打开服务地址,系统会自动创建一个带默认 Agent 的对话,输入需求即可。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
OPENAI_API_KEY | 是 | OpenAI 接口密钥,Agent 的推理与工具调用依赖它 | sk-xxxxxxxx |
如何确认成功
容器全部启动后,浏览器打开 http://0.0.0.0:8000,能自动创建默认 Agent 的对话即成功。
常见问题
Q:Windows 下 make 命令不可用怎么办?
A:make 需要在 Linux 环境中执行。先在 PowerShell 运行 wsl --install 启用 WSL,进入 WSL 终端后再到项目目录执行 make cluster。
Q:8000 端口被占用无法访问?
A:先停掉占用该端口的进程,或修改 docker-compose 中的端口映射后重新执行 make cluster。
Q:启动后页面打不开或报错?
A:用 make server 和 make worker 查看容器日志,重点检查 .env 中 OPENAI_API_KEY 是否填写正确、Docker Desktop 是否在运行。
Q:支持哪些模型?
A:OpenAI 为正式支持;Google PaLM、Anthropic、Llama 在 README 中标注为实验性,需自行调整配置。
注意事项
- 项目仍在早期阶段,文档和社区尚在完善,部分问题可能需要阅读源码解决。
- 配置文件从 .env.template 复制而来,务必在启动集群前完成修改。
- 所有操作建议在 WSL(Windows)或类 Unix 终端中执行,以支持 make 命令。
核心亮点
- 以 GPT-4 为决策核心,支持注册自定义工具并循环执行多步任务
- Python 实现、结构轻量,便于阅读源码并改造提示词与执行流程
- 保留任务拆解与中间步骤,方便调试和观察代理行为
不足之处
- 早期项目,文档与示例覆盖有限,上手需读源码
- 依赖 OpenAI API,运行成本与稳定性受外部服务影响
适用场景
- 研究原型:快速验证自主智能体的任务规划与工具调用效果
- 内部自动化:把重复的多步信息处理流程交给代理执行
- 教学演示:讲解 LLM 代理的循环决策与工具使用机制
替代项目
AutoGPT、BabyAGI、LangChain
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