Lealone

让AI智能体在安全边界内自我进化,搞定企业级复杂任务

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 526 🐛 待处理 40 👀 关注 230
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2591
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,完全免费。

项目预览

Lealone 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队lealone
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Java
技术栈/模型acid,agent,ai,async,database,lealone,llm,microservice,newsql,oltp,orm,rdbms,replication,sharding,sql
GitHub 星标★ 2591
上线时间2013-01-08 00:00:00
代码更新2026-10-31
仓库体积29.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Lealone是一个基于Java构建的全栈自进化通用智能体框架,专为氛围编程(Vibe Coding)和企业级应用设计,强调安全性与自主进化能力。它解决的核心问题是:在AI辅助编程日益普及的背景下,如何让智能体不仅生成代码,还能在长期运行中自我改进、适应业务变化,同时确保企业级的安全与可控。Lealone提供了一套完整的智能体运行时环境,支持任务规划、工具调用、上下文管理以及基于反馈的自我优化机制。其技术栈深度整合Java生态,便于企业现有系统集成。项目当前处于成长阶段,GitHub星标2578,社区活跃度中等,文档和示例逐步完善中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2591

技术标签

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 8 步

环境要求

  • JDK 21+(编译与运行都需要)
  • Maven(仅从源码构建时需要)
  • 大模型 API Key(目前支持 doubao 和 deepseek)
  • 可执行文件 lealone-8.0.0-SNAPSHOT.jar

安装与启动步骤

  1. 1安装 JDK 21

    运行前需先安装 JDK 21 或更高版本,安装完成后用 java -version 确认版本号不低于 21。

    java -version
  2. 2获取可执行 jar

    可直接下载 README 给出的 lealone-8.0.0-SNAPSHOT.jar:https://lealone-plugins.github.io/lealone.github.io/lealone/lealone-8.0.0-SN

  3. 3从源码构建(可选)

    如果你是从源码构建,在项目根目录执行该命令,构建时会跳过测试。

    mvn assembly:assembly -Dmaven.test.skip=true
  4. 4启动 Lealone

    在 jar 所在目录启动服务,启动后原窗口不要关闭;README 示例中服务端口为 8080。

    java -jar lealone-8.0.0-SNAPSHOT.jar
  5. 5打开 Agent 窗口

    新开终端执行带 -agent 参数的命令,即可进入交互式 agent 窗口输入指令。

    java -jar lealone-8.0.0-SNAPSHOT.jar -agent
  6. 6配置大模型

    在 agent 窗口中执行该 SQL 配置大模型,只需执行一次,把 api_key 换成你自己的密钥。

    set llm (
        provider: 'doubao',
        model: 'doubao-seed-2-0-pro-260215',
        api_key: 'sk-xxxxxxxx'
    );
  7. 7氛围编程生成应用

    在 agent 窗口输入中文需求(如:实现一个 todo 应用;),等待 20 多秒会返回一个 URL,用浏览器打开即可。

    实现一个 todo 应用;
  8. 8用需求文档运行应用

    把服务、表和工作流写进 services.sql 后,用该命令直接启动运行;示例服务可通过 http://localhost:8080/service/my_service/hello?name=zhh 调用。

    java -jar lealone-8.0.0-SNAPSHOT.jar services.sql

关键配置

配置项必填说明示例
provider是大模型服务提供方,目前支持 doubao 和 deepseekdoubao
model是使用的模型名称,需与 provider 匹配doubao-seed-2-0-pro-260215
api_key是大模型服务的密钥,替换成你自己的 apikeysk-xxxxxxxx

如何确认成功

agent 窗口成功执行配置或需求后返回结果,例如输入“实现一个 todo 应用;”约 20 秒后给出 URL,浏览器打开能访问即为成功。

常见问题

Q:支持哪些大模型?

A:README 说明目前支持 doubao 和 deepseek 两种 provider,在 set llm 命令中通过 provider 参数指定。

Q:编译运行需要什么 JDK 版本?

A:需要 JDK 21+,版本过低会无法编译或运行,可先用 java -version 确认。

Q:大模型配置需要每次都执行吗?

A:不需要,set llm 命令只需要执行一次,之后会一直生效。

Q:生成的应用怎么访问?

A:在 agent 窗口输入需求后等待 20 多秒会返回一个 URL,用浏览器打开该 URL 即可访问。

Q:怎么调用自己定义的服务?

A:按 README 示例端口,用 http://localhost:8080/service/my_service/hello?name=zhh 这样的地址即可调用对应服务。

注意事项

  • README 中的大模型配置为一次配置,模型名随版本可能变化。
  • 当前版本为 8.0.0-SNAPSHOT 快照版,功能与接口可能随时调整。
  • services.sql 中出现的所有 URL 都不是必需的,只是方便手工复制到浏览器测试。
  • 构建源码需要 Maven,仅使用现成 jar 时不需要。

核心亮点

  • 原生Java实现,企业技术栈集成成本低
  • 内置自进化机制,能基于运行反馈持续优化行为
  • 面向氛围编程场景,支持自然语言驱动的快速开发

不足之处

  • 项目较新,生态和第三方集成尚不丰富
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 企业内部自动化流程编排与执行
  • 基于自然语言的快速原型开发与迭代
  • 需要长期运行并自我优化的AI助手服务

替代项目

AutoGPT、LangChain、Dify

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