codel

让 AI 自己动手操作终端、浏览器和编辑器,搞定复杂开发任务。

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 201 🐛 待处理 28 👀 关注 29
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2472
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

codel 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队semanser
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
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AGPL-3.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent,ai,autonomous-agents,bot,devin,llama2,llms,ollama,openai
GitHub 星标★ 2472
上线时间2024-03-18 00:00:00
代码更新2024-04-29
仓库体积15.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

codel 是一个基于 TypeScript 构建的全自主 AI 智能体,旨在通过终端、浏览器和编辑器三大核心工具,自动完成复杂任务和项目。它解决了传统 AI 助手只能对话、无法真正操作环境的问题,能够像人类开发者一样读取代码、执行命令、浏览网页、编辑文件,从而端到端地执行多步骤工作流。其核心能力包括:自主规划与任务分解、多工具协同调用、上下文记忆与自我修正,以及对多种 LLM(如 OpenAI、Llama2、Ollama)的灵活适配。codel 特别适合需要跨环境操作的自动化场景,如代码库重构、自动化测试、网页信息采集与处理等,旨在成为开发者的“数字员工”,大幅提升研发效率。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2472

使用教程

难度:入门 约 15 分钟 部署方式:Docker 4 步

环境要求

  • 已安装并可正常运行 Docker(能执行 docker run)
  • 至少准备一个受支持的模型环境变量:OpenAI API Key 或本地 Ollama 模型
  • 宿主机需允许挂载 /var/run/docker.sock(Codel 依赖沙箱 Docker 环境)
  • 宿主机 3000 端口未被占用

安装与启动步骤

  1. 1准备模型密钥

    决定使用 OpenAI 还是本地 Ollama,先拿到对应密钥或确认 Ollama 服务已启动,后面通过环境变量传入。

  2. 2启动 Codel 容器

    用官方预构建镜像启动,按需替换环境变量;-v 挂载 docker.sock 供沙箱使用,-p 把容器 8080 映射到本机 3000。

    docker run \
      -e OPEN_AI_KEY=your_open_ai_key \
      -e OPEN_AI_MODEL=gpt-4-0125-preview \
      -e OLLAMA_MODEL=llama2 \
      -p 3000:8080 \
      -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
      ghcr.io/semanser/codel:latest
  3. 3改用 .env 文件启动

    若不想把密钥写在命令行,可把变量写进 .env 文件(格式参照 backend/.env.example),再用 --env-file 加载启动。

    docker run --env-file .env \
      -p 3000:8080 \
      -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
      ghcr.io/semanser/codel:latest
  4. 4浏览器访问界面

    容器启动后在浏览器打开 localhost:3000 即可开始使用 Codel,所有历史命令和输出会保存在内置 PostgreSQL 中。

关键配置

配置项必填说明示例
OPEN_AI_KEY否OpenAI API Key,使用 OpenAI 模型时必须提供your_open_ai_key
OPEN_AI_MODEL否指定 OpenAI 模型,默认 gpt-4-0125-previewgpt-4-0125-preview
OPEN_AI_SERVER_URL否OpenAI 服务地址,兼容 OpenAI 的第三方服务可改此项https://api.openai.com/v1
OLLAMA_MODEL否本地 Ollama 模型名称,使用 Ollama 时指定llama2
OLLAMA_SERVER_URL否Ollama 服务地址,使用兼容 Ollama 的服务时可改https://host.docker.internal:11434

如何确认成功

容器运行后浏览器打开 http://localhost:3000,能看到 Codel 的 Web 界面即部署成功。

常见问题

Q:必须使用 Docker 部署吗?

A:README 只提供了预构建 Docker 镜像的运行方式,并强调所有操作运行在沙箱化 Docker 环境中,因此推荐且最简单的方式就是 Docker 运行。

Q:不填 OPEN_AI_KEY 能启动吗?

A:Codel 支持 OpenAI、Llama2、Ollama 等多种模型,但必须配置对应模型的环境变量之一,否则无法调用模型完成任务。

Q:本地 Ollama 跑在宿主机上,容器怎么访问?

A:OLLAMA_SERVER_URL 默认指向 host.docker.internal:11434,Docker 会自动解析到宿主机;如部署在其他机器则改成对应地址。

Q:为什么一定要挂载 /var/run/docker.sock?

A:Codel 会按任务自动挑选 Docker 镜像并在沙箱容器中执行命令,需要访问宿主机 Docker 守护进程才能创建这些容器。

Q:3000 端口被占用怎么办?

A:把命令中的 -p 3000:8080 改成其他宿主机端口,如 -p 8080:8080,然后访问对应端口即可。

注意事项

  • 挂载 /var/run/docker.sock 相当于把宿主机 Docker 控制权交给容器,请在可信环境中使用。
  • 环境变量可按需删减或修改,只保留你实际使用的模型相关变量即可。
  • 更多可用变量可参考仓库 backend/.env.example。

核心亮点

  • 真正操作环境:能直接执行终端命令、操作浏览器和编辑器,而不仅仅是生成文本
  • 多模型适配:支持 OpenAI、Llama2、Ollama 等,可本地或云端部署,灵活性强
  • 自主任务规划:自动分解复杂任务并逐步执行,具备自我修正能力

不足之处

  • 自主操作存在误操作风险,需要沙箱或人工审核机制
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 自动化代码重构与批量修改
  • 端到端测试执行与结果分析
  • 跨平台信息采集与处理

替代项目

Devin、OpenDevin、AutoGPT

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