VCPToolBox

给大模型装上永久记忆和工具手，变身全能智能体

VCPToolBox 是一个部署在 AI 模型 API 与前端应用之间的智能体开发框架，旨在解决大语言模型无状态、无记忆、无工具调用能力的问题。它通过统一指令协议、多层级持久化记忆、分布式插件引擎及多 Agent 协作框架，将模型改造为具备永久记忆、物理世界操作能力和群体协作智能的完整智能体系统。项目采用 JavaScript 实现，提供 agent-framework、context-management、function-calling 等核心能力，适合构建 AGI OS 的基建层。它强调工业级示范，为开发者提供从单体智能体到多智能体协作的完整解决方案，降低开发复杂度和运维成本。

开源 unknown 智能体

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 2329

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类智能体

开发团队lioensky

所属国家

官网地址https://www.vcptoolbox.com

GitHubhttps://github.com/lioensky/VCPToolBox

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言JavaScript

技术栈/模型agent-framework,ai-agent,ai-assistant,ai-companion,context-management,context-management-system,function-calling,llm,multi-model,nodejs,openai-compatible,plugin-system,prompt-engineering,rag,rust,vector-database,vue

GitHub 星标★ 2329

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-05-12 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

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2026-08-09

浏览次数5

使用教程

难度：进阶约 20 分钟部署方式：本地安装 6 步

环境要求

Node.js 运行环境（npm install、node server.js）
Python 与 pip（用于安装 requirements.txt 依赖）
从 config.env.example 复制出的 config.env 配置文件
可选：Docker 与 docker-compose（一键部署方式）

安装与启动步骤

1安装 Node 依赖

在项目根目录执行，安装 package.json 中声明的 JavaScript 依赖。
```
npm install
```
2安装 Python 依赖

若项目含 Python 插件或组件，需按 requirements.txt 安装依赖。
```
pip install -r requirements.txt
```
3生成配置文件

从示例文件复制出 config.env，后续所有配置（端口、API 等）都在此文件中填写。
```
cp config.env.example config.env
```
4填写配置项

按 config.env 内注释填写 API 地址、密钥等；README 未列出具体字段，请参考示例文件与运维文档。
5启动主服务

运行主程序，主服务监听配置的端口，管理面板自动监听主端口+1。
```
node server.js
```
6Docker 方式部署

也可使用官方镜像一键部署，官方镜像名为 lioensky/vcptoolbox。
```
docker pull lioensky/vcptoolbox:latest
docker-compose up -d
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`config.env`	是	主配置文件，由 config.env.example 复制而来，填写 API 与运行参数	`cp config.env.example config.env`
`主服务端口`	是	主服务监听端口，管理面板自动使用该端口+1	`6005`

如何确认成功

访问 http://<服务器地址>:<主端口+1>/AdminPanel（如主服务 6005 则访问 6006），能打开管理面板即成功。

常见问题

Q：管理面板打不开或不知道端口？

A：面板自动监听主端口+1，例如主服务为 6005 时面板为 6006，路径为 /AdminPanel，请确认防火墙已放行该端口。

Q：可以用镜像站或中转 API 吗？

A：不可以。VCP Agent 拥有分布式系统底层权限，非官方反代 API 可能导致交互数据、记忆库内容与密钥泄露，请使用官方 API 或可信聚合服务。

Q：Docker 怎么部署？

A：拉取官方镜像 lioensky/vcptoolbox:latest 后执行 docker-compose up -d 即可启动。

Q：前端应该配什么？

A：推荐官方前端 VCPChat，另有第三方移动端 VCPMobile 与桌面客户端 AIO-Hub 可供选择。

注意事项

VCP Agent 拥有分布式系统底层级权限，非专业用户请谨慎部署。
严禁使用任何非官方或反向代理的 API（镜像站、中转 API），否则可能泄露数据、记忆与密钥。
推荐后端为支持 SSE 流式输出与格式标准化的官方或聚合 API，例如 NewAPI、Openrouter。
更详细的安装、分布式节点部署与前端配置见 docs/OPERATIONS.md。

核心亮点

统一指令协议，简化多模型接入与切换
多层级持久化记忆，支持长期上下文管理
分布式插件引擎，灵活扩展工具调用能力

不足之处

文档/社区待观察
项目尚处成长阶段，生态和最佳实践较少

适用场景

构建具备长期记忆的 AI 助手或伴侣
开发需要调用外部工具和 API 的智能代理
搭建多智能体协作的复杂任务系统

替代项目

LangChain、AutoGen、CrewAI

项目介绍

VCPToolBox 是智能体领域的开源项目，由 lioensky 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（2,329）位列前 30%，在智能体分类中处于中上游。

近 45 天，它的 GitHub 星标从 2,234 增加到 2,329，净增 95。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：构建具备长期记忆的AI助手或伴侣。同类可对比的替代方案包括 LangChain、AutoGen、CrewAI。

上一篇：Vibe-Skills

下一篇：yomo