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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 7106
使用教程
环境要求
- Python 3.12+(使用 uv 安装时会自动管理 Python,无需系统 Python)
- 支持 Windows、macOS、Linux
- 首次安装需要网络访问,以下载 release wheel 及 ONNX Runtime、LightGBM、NumPy、tokenizers 等依赖
- 若选择源码安装:需要 Git、Git LFS 和 Node.js/npm 环境
- 若选择桌面版:macOS Apple Silicon 或 Windows x64
安装与启动步骤
-
1安装 uv
uv 会把 OpenSquilla 装进独立环境并自管 Python。若 uv --version 已可用则跳过本步。Windows 用 PowerShell 安装。
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh . "$HOME/.local/bin/env" -
2安装 OpenSquilla
从 GitHub Release 安装 0.5.4 的正式 wheel,默认 recommended 额外依赖含 SquillaRouter 运行时,需联网下载。
uv tool install --python 3.12 "opensquilla[recommended] @ https://github.com/TokenRhythm/opensquilla/releases/download/v0.5.4/opensquilla-0.5.4-py3-none-any.whl" -
3初始化配置
运行引导流程完成初始配置。若提示找不到 opensquilla 命令,请新开一个终端或重跑上一步的 PATH 命令。
opensquilla onboard -
4启动网关
启动 OpenSquilla 网关运行时,即 README 给出的正式启动方式。保持该终端窗口运行。
opensquilla gateway run -
5可选:源码安装
想跟随 main 分支、从本地检出运行而不修改代码时使用。需先装 Git LFS,克隆后拉取模型资源,再跑安装脚本。
git lfs install git clone https://github.com/TokenRhythm/opensquilla.git cd opensquilla git lfs pull --include="src/opensquilla/squilla_router/models/**" bash scripts/install_source.sh
如何确认成功
执行 opensquilla gateway run 后网关进程保持运行且无原生库加载报错;桌面版可正常打开并加载控制器界面。
常见问题
Q:安装后提示找不到 opensquilla 命令怎么办?
A:新开一个终端,或重新执行第 1 步里的 PATH 命令;源码安装场景可运行 uv tool update-shell 后再开新终端。
Q:企业策略禁止安装 Windows 桌面版怎么办?
A:改用 Quick terminal install 方式,用 uv 安装 release wheel,在终端里运行,不依赖桌面安装包签名。
Q:从 RC3 升级 Windows 桌面版要注意什么?
A:直接用新安装包覆盖安装,不要先卸载 RC3,其卸载程序可能删除桌面版用户数据;升级前备份 %APPDATA%\OpenSquilla。
Q:路由器运行时报告原生库加载错误怎么处理?
A:uv 不会安装 macOS 的 libomp 或 Windows Visual C++ Redistributable 等系统原生运行时,需自行安装,详见 README 的 Troubleshooting 章节。
Q:可以用 pip install . 或 VCS URL 安装源码吗?
A:README 明确这两种是低级源码构建路径,不能替代官方安装脚本。本地检出须先构建 Web UI 后使用 install_source.sh;无生成产物的 VCS URL 检出会被拒绝。
注意事项
- 正式版 wheel 和桌面安装包已内置 Vue 控制台,无需安装 Node.js 或 npm。
- 源码安装每次都会在 opensquilla-webui 里执行 npm ci 和 npm run build,首次依赖下载量最大。
- 终端安装的 ~/.opensquilla 与桌面版 profile 相互独立,如需迁移须在 Settings 中显式操作。
- v0.5.4 的 Windows 安装包仍未签名,SmartScreen 可能需要时间建立发布者信誉。
核心亮点
- 以 Token 效率为核心设计,相同预算下可支撑更长上下文和更多轮次交互
- 集成 MCP 协议与技能系统,工具调用和外部能力扩展路径清晰
- 内置记忆模块,适合需要跨会话保持状态的长任务型 Agent
不足之处
- 项目较新,生态与第三方集成丰富度有待积累
- 文档和社区案例尚在成长阶段,深度使用需自行摸索
适用场景
- 搭建对 API 成本敏感的自主智能体
- 需要长期记忆与多轮工具调用的任务型助手
- 基于 MCP 协议扩展外部工具的企业级 Agent
替代项目
LangChain、AutoGen
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