Agenvoy README
最後更新
讓 AI 不只聊天，而是在你的電腦上把事做完
Agenvoy 是開源、在你自己電腦上運行的 24 小時個人 AI 代理，記憶、排程、工具與憑證都留在本機。
單一 Go 執行檔，從查資料、處理檔案到建立自動化都會實際執行；並可透過 MCP 與 Claude Code、Codex 等 Agent 共用安全沙箱工具。
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NoteAgenvoy 目前處於檢查與整理期，逐檔進度請見優化進度。
台灣自研 AI Agent Harness
Agenvoy 是由邱敬幃開發的台灣自研 AI Agent Harness，將對話轉化為在你的電腦上實際完成的工作。它在同一套流程中協調模型、工作脈絡、工具、即時資料、任務路由、記憶、排程與執行，同時讓檔案與環境的控制權留在你手上。透過 Web 介面，Agenvoy 也支援免持語音互動，包括自然說話、喚醒詞與可打斷的語音回覆；完整結果則會保留在聊天內容中。
為什麼選擇 Agenvoy
聊天能給答案，工作需要成果。Agenvoy 在你的個人電腦上把請求拆成步驟、呼叫工具並交付結果；檔案、工具、排程與工作脈絡始終由你掌控。
- 把對話變成可交付的工作 — 從查即時資料、整理檔案到執行多步驟任務，Agent 會實際動手並回報結果。
- 能力不足時自己補上 — 先找免金鑰的公開 API 直接呼叫；找不到合適的，才建立、測試並保存新工具，下一次直接重用。
- 一套工具供所有 Agent 使用 — Agenvoy、Claude Code、Codex 等 Agent 可共用同一套沙箱工具庫，不必重複建立。
- 讓自動化持續運作 — 一句話建立排程，定期工作可在你的環境中執行並推送結果。
- 每一步都看得見、控得住 — 命令輸出同步顯示於 TUI 與 Web 儀表板；敏感路徑與受限操作仍須確認。
- 模型與外部服務可自由整合 — 依任務路由模型，支援圖片、STT、TTS、stdio／HTTP MCP 與 OAuth。
- 從任何地方私下存取 — Telegram 與 Discord 由本機 daemon 主動連線，不必公開主機或開放入站連接埠。
被驗證的設計
以下是 Agenvoy 已實作的設計方向，之後陸續也有其他團隊採用相近做法，印證這些方向能解決 Agent 在實際工作中遇到的問題。每個節點都附上公開的 commit 或發布紀錄，可自行對照。
你可以用它做什麼
問即時問題，拿到即時答案（Web Search／Tool Generate）
台北現在天氣如何？
Agent 會找即時資料、呼叫工具，再整理成答案回覆你。
如果缺工具，它會呼叫公開 API，或自己建立。
一句話變成自動化流程（Scheduler）
每天早上 8 點回報台積電股價
Agent 會確認：
- 要推送到哪裡
- 你想要什麼格式
- 何時執行
然後自動建立排程。
直接詢問你的本機檔案（File Search／RAG）
找出去年所有發票
哪份文件提到 Prompt guide？
Agent 會搜尋你的本機檔案並直接回答。
完成多步驟工作（Skills／Sub-agents）
幫我整理今天的 GitHub commits，並生成進度報告
Agent 會拆解任務、呼叫工具、整合結果，再回覆給你。
能跟你已經在用的 Agent 一起工作（MCP Server）
Agenvoy 也是一個 MCP server。
Claude Code、Codex、OpenCode 與其他 AI Agent 連上後，可以：
- 使用你所有的沙箱工具
- 在缺工具時自動建立新工具
- 讓所有 Agent 共用同一套工具
一行設定，即時共享工具庫。 影片中建立的工具：fetch_weather·fetch_crypto_price
Claude Code 建立天氣工具 (1) | Codex 重用它並建立加密貨幣工具 (2) | Agenvoy 測試兩個工具 (3) |
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適合誰使用
如果你希望 AI 不只回覆，而是能在你掌握的環境中完成工作，Agenvoy 適合你：
- 想把研究、檔案處理、例行回報轉成可重用自動化流程的人
- 想自架 AI Agent，同時保有本機資料與沙箱安全邊界的開發者
- 想讓 Claude Code、Codex 與其他 Agent 共用工具、避免重複建置的團隊
- 需要透過 Web、Telegram 或 Discord 私下存取本機 Agent 的技術工作者
從瀏覽器操控你的 Agent
在瀏覽器管理 session、工具、排程與記憶。儀表板內建於執行檔中 — 啟動 daemon 後開啟 http://127.0.0.1:17989。由你自己的機器提供服務，資料不離開你的裝置。
v1.3.4 介面改版前後的比較（old / new、淺色 / 深色）請見 Web UI 介面差異比較。
聊天機器人整合
目前支援 Telegram 與 Discord。Agenvoy 的本機 daemon 會主動連向這些平台，因此你只要設定 bot token：不必開放入站連接埠、不必架反向代理，也不必把自己的主機公開到網路上。任務執行中送出的新訊息會 steer 該任務；要另開任務請用
/new <訊息>（已列在 Telegram 指令選單）。自 v0.34.4 起，Telegram 與 Discord 暫停「語音輸入後自動以語音回覆」的預設流程；仍可使用 STT／TTS 生成音訊，並將音訊檔傳送到頻道。
一鍵安裝
macOS／Linux 發行版
在終端機執行：
- curl -fsSL https://agenvoy.com/scripts/install.sh | bash
macOS 提示：若使用 MacBook 執行排程，建議額外執行：
- sudo pmset -c sleep 0
避免電腦休眠而中斷排程。
Windows（透過 WSL）
請先以系統管理員身分開啟 PowerShell，查看並安裝一個 Linux 發行版：
- wsl --online --list
- wsl --install <發行版名稱>
完成安裝、重新開機並進入 WSL 終端機後，執行：
- curl -fsSL https://agenvoy.com/scripts/install.sh | bash
在終端機執行單次 prompt
- agen -p "摘要今天的 commit" --stream
agen -p 把一則 prompt 送給本機 daemon 並印出回覆，預設唯讀且留在沙箱；加上 --allow-edit 允許寫入、--skip-sandbox 允許離開 $HOME。--skip-sandbox（/v1/send 的 enable_sandbox:false）非常危險：不經確認即可使用 sudo 與 $HOME 外路徑，daemon 只接受本機呼叫。完整旗標見文件。建議的模型設定
以下是一組容易上手、成本較低的配置：
- 選擇一個訂閱制模型作為日常主要模型，例如：
- GitHub Copilot（$10／月）—— 指定
gpt-5.6-luna，額度損耗夠慢、能力也夠日常使用 - OpenAI ChatGPT Plus（$20／月）
- SuperGrok（$30／月）
- GitHub Copilot（$10／月）—— 指定
- 不再推薦免費方案。 Ollama Cloud 自 2026-11-09（PT 下午 5:40）起 Free 方案改為 pay-as-you-go：
gemma4:31b、gpt-oss:120b、gpt-oss:20b、nemotron-3-super、nemotron-3-ultra等雲端模型需購買 credits，已無法免費試用 Agenvoy。以 Ollama 在本機執行仍然免費，但小型本機模型的 tool calling 不穩定。最低成本的推薦是上方的 GitHub Copilot（$10／月）。 - 以 TypeSafe 的 Jev 作為 decision model：在 TypeSafe Console 建立金鑰，以
/model add→ API Key → TypeSafe 加入，再到/model→ decision 選typesafe@jev-latest。它只依輸入 token 計費（每十億 $42，輸出不收費，依 2026-11-11 TypeSafe 模型頁），能把無關的 skill、記憶條目、搜尋結果、網頁樣板，以及無關的檔案與歷史讀取擋在每輪 context 之外；作者本機實測有 95.8% 的 skill 條目不必放進 turn context。設定步驟與實測數據見新手入門。
核心能力
| 能力 | 說明 |
|---|---|
| 自動工具生成 | 先呼叫公開 API，找不到合適的才建立並保存工具 |
| 自我排程 | 一句話建立定時任務 |
| 長期記憶 | 保留重要資訊與上下文 |
| 圖片生成 | 透過已設定的 provider 生成圖片 |
| 即時命令輸出 | 將 run_command 進度串流至 TUI 與 Web 儀表板 |
| 豐富回覆顯示 | Web 對話渲染圖表、Mermaid 圖、數學公式與程式碼高亮 |
| 安全檔案邊界 | 存取敏感路徑或 $HOME 外路徑前要求確認 |
| 密鑰遮罩 | 工具輸出中的金鑰與 token 在進入模型或 log 前先遮蓋 |
| 確認說明 | 指令確認以一句話說明該次呼叫會做什麼 |
| MCP OAuth | 登入 HTTP MCP server，並將 token 保存至作業系統 keychain |
| 檔案搜尋 | 從本機檔案回答問題 |
| Sub-Agent | 多 Agent 協作 |
| MCP client | 以官方 go-sdk 連接外部 MCP 服務（工具清單即時刷新） |
| MCP server | 讓任何 MCP 相容 Agent 使用你的沙箱工具 |
| 推理指引 | 透過 reasoning_guide(topics=[...]) 按需載入規則 |
| Tool Market | 分享與安裝工具 |
| 語音轉錄 | 音訊與影片轉文字 |
| 自我改進 | 執行失敗後自動修正 |
文件
完整文件請見 agenvoy.com
- Getting Started
- Sessions & Agents
- Providers
- Built-in Tools
- MCP Server
- MCP Client
- Memory System
- Skill System
- Sandbox
- Architecture
License
本專案採雙授權。
- 開源授權 — GNU Affero General Public License v3.0。可自由使用、修改與散布，但衍生作品與基於本專案提供的網路服務，須以相同授權釋出並提供原始碼。
- 商業授權 — 無法滿足 AGPL-3.0 原始碼公開義務的使用情境，可洽詢商業授權。僅涵蓋軟體本身的使用權利；任何委由開發者進行、與本專案有關的改動皆另行計價。詳見 COMMERCIAL.zh.md。
依 AGPL-3.0 第 7(b) 條，Web 介面
Config > System 分頁 Other 區塊中的 License 與 Source 兩張卡片必須保留：它們承載著作權聲明、無擔保聲明、授權聲明，以及第 13 條要求的對應原始碼連結。可以調整位置或樣式，但須維持顯眼可及，不得移除或隱藏。取得商業授權即免除此義務。Author
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