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前置需求

Linux（透過 bubblewrap 沙箱；若缺少 bwrap 會自動經 apt/dnf/yum/pacman/apk 安裝）或 macOS（sandbox-exec）
至少一個 LLM 供應商帳號——OAuth 訂閱（Codex、Copilot、Grok）或 API key（OpenAI、Claude、Gemini、Grok、DeepSeek、Mistral、NVIDIA、Ollama Cloud、OpenRouter、Cloudflare），或本機 OpenAI 相容 server（Ollama、LM Studio、自訂 URL）
僅在從原始碼建置時需要 Go 1.25.1 或更高版本
選用：pdftotext（poppler-utils）供 read_files 解析 PDF
選用：OPENAI_API_KEY 以啟用語意搜尋（text-embedding-3-small）
選用：OpenAI 或 Gemini 憑證以啟用音訊 —— /model stt 讓 read_files 能轉錄音訊與影片，/model tts 則註冊 generate_audio。未選模型前兩者皆為關閉

安裝

curl -fsSL https://agenvoy.com/scripts/install.sh | bash
agen

或從原始碼建置：

git clone https://github.com/agenvoy/Agenvoy.git
cd agenvoy
make build

make build 會編譯、把當前 exact-match 的 git tag 寫進 internal/runtime.CurrentVersion、將 binary 安裝至 /usr/local/bin/agen，並刷新內建的 skill 與 tool。

至少配置一個供應商

啟動 TUI 後執行 /model——它會逐步帶你完成供應商選擇、從該供應商 API 即時取得模型清單，以及憑證儲存。Token 會落在 OS keychain（macOS 用 security、Linux 用 secret-tool，其餘則回退至加密檔案），服務名稱固定為 agenvoy。

主要設定位於 ~/.config/agenvoy/config.json，存放已註冊模型與 runtime 限制，不存憑證。

首次執行

agen

若 daemon 尚未執行會自動啟動。在 TUI 中以 /new 建立具名 session、/sessions 切換 session。

輸入框始終保持 focus——直接輸入訊息，按 Enter 送出（Alt+Enter 插入換行；執行中按 Enter 則排入 steer 訊息）。輸入 / 開啟指令面板（比對指令名稱或說明）；Tab/Enter 確認選中項，Esc 關閉面板。輸入框為空時：Shift+Tab 切換自動核准、Shift+F 切換 fast 模式、Shift+W/Shift+S 輪替 dispatcher 模型、Shift+A/Shift+D 輪替 reasoning 等級。

或改用瀏覽器操作

Daemon 在 API 相同的 port 上提供儀表板。agen 執行中時開啟：

http://127.0.0.1:17989

頁面內嵌於執行檔，不會向遠端主機取任何東西，資料也不離開你的機器。自 v1.0.1 起，它用到的第三方函式庫由 daemon 啟動時下載一次到 ~/.config/agenvoy/vendor/ 並改由本機提供，其餘資產則以 service worker 預快取 —— 完全沒有網路時儀表板依然可用。Session、對話、排程、模型、MCP server、規則與操作者筆記都可在此編輯。

不透過 TUI 執行單次請求時，直接 POST：

curl -sS -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"content":"summarize the latest changes in main.go"}' \
  http://127.0.0.1:17989/v1/send

未帶 session_id 時請求會在新的暫時 session 中執行；model 與 skill 為選填。沒有 allow_all 欄位。

後續步驟

Session 與 Agent —— session、agent 路由與 subagent
執行引擎 —— 迭代迴圈與三階段工具派送
供應商 —— 支援的 LLM 後端與 dispatcher 模型
MCP 客戶端 —— 接入外部工具 server
CLI 指令 —— 完整指令清單

[!NOTE] 本文件由 Claude 讀取完整原始碼後自動生成。