[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-OpenBMB--XAgent":3,"tool-OpenBMB--XAgent":64},[4,17,27,35,44,52],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":10,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},4292,"Deep-Live-Cam","hacksider\u002FDeep-Live-Cam","Deep-Live-Cam 是一款专注于实时换脸与视频生成的开源工具，用户仅需一张静态照片，即可通过“一键操作”实现摄像头画面的即时变脸或制作深度伪造视频。它有效解决了传统换脸技术流程繁琐、对硬件配置要求极高以及难以实时预览的痛点，让高质量的数字内容创作变得触手可及。\n\n这款工具不仅适合开发者和技术研究人员探索算法边界，更因其极简的操作逻辑（仅需三步：选脸、选摄像头、启动），广泛适用于普通用户、内容创作者、设计师及直播主播。无论是为了动画角色定制、服装展示模特替换，还是制作趣味短视频和直播互动，Deep-Live-Cam 都能提供流畅的支持。\n\n其核心技术亮点在于强大的实时处理能力，支持口型遮罩（Mouth Mask）以保留使用者原始的嘴部动作，确保表情自然精准；同时具备“人脸映射”功能，可同时对画面中的多个主体应用不同面孔。此外，项目内置了严格的内容安全过滤机制，自动拦截涉及裸露、暴力等不当素材，并倡导用户在获得授权及明确标注的前提下合规使用，体现了技术发展与伦理责任的平衡。",88924,"2026-04-06T03:28:53",[13,14,15,43],"视频",{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":23,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":53,"name":54,"github_repo":55,"description_zh":56,"stars":57,"difficulty_score":23,"last_commit_at":58,"category_tags":59,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 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通过独特的“调度器 - 规划器 - 执行者”三重架构，能够将宏大目标拆解为可执行的子任务步骤，动态调用工具并实时修正计划，从而攻克需要多步推理和长期规划的复杂挑战。此外，所有操作均在安全的 Docker 容器中运行，有效隔离了潜在风险。\n\n这款工具非常适合开发者、研究人员以及希望探索 AI 自动化边界的极客用户。开发者可以利用其高扩展性轻松集成新工具或定制专属智能体；研究人员可基于其开放架构深入探究自主代理的前沿技术；而普通技术爱好者也能通过友好的图形界面或命令行，体验让 AI 像私人助理一样处理实际工作的乐趣。作为一个处于快速迭代中的实验性项目，XAgent 正朝着成为通用超级智能体的目标不断进化。","\u003Cdiv align= \"center\">\n    \u003Ch1> \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_92112f66879d.png\" height=40 align=\"texttop\">XAgent\u003C\u002Fh1>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n[![Twitter](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002FXAgent?style=social)](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FXAgentTeam) [![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FXAgent-Discord-purple?style=flat)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fzncs5aQkWZ) [![License: Apache 2.0](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache_2.0-green.svg)](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicense\u002Fapache-2-0\u002F) ![Welcome](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fcontributions-welcome-brightgreen.svg?style=flat)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca>English\u003C\u002Fa> •\n    \u003Ca href=\"README_ZH.md\">中文\u003C\u002Fa> •\n    \u003Ca href=\"README_JA.md\">日本語\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"#quickstart\">Tutorial\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=QGkpd-tsFPA\">Demo\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fblog.x-agent.net\u002Fblog\u002Fxagent\u002F\">Blog\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fxagent-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F\">Documentation\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#Citation\">Citation\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n## 📖 Introduction\n\nXAgent is an open-source experimental Large Language Model (LLM) driven autonomous agent that can automatically solve various tasks. \nIt is designed to be a general-purpose agent that can be applied to a wide range of tasks. XAgent is still in its early stages, and we are working hard to improve it.\n\n🏆 Our goal is to create a super-intelligent agent that can solve any given task!\n\nWe welcome diverse forms of collaborations, including full-time and part-time roles and more. If you are interested in the frontiers of agents and want to join us in realizing true autonomous agents, please contact us at xagentteam@gmail.com.\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_ecd69b0cdb30.png\" alt=\"Overview of Xagent\" width=\"700\"\u002F>\n    \u003Cbr\u002F>\n    \u003Cfigcaption>Overview of XAgent.\u003C\u002Ffigcaption>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_92112f66879d.png\" height=30 align=\"texttop\"> XAgent\n\nXAgent is designed with the following features:\n- **Autonomy**: XAgent can automatically solve various tasks without human participation.\n- **Safety**: XAgent is designed to run safely. All actions are constrained inside a docker container. Run it anyway!\n- **Extensibility**: XAgent is designed to be extensible. You can easily add new tools to enhance agent's abilities and even new agents！\n- **GUI**: XAgent provides a friendly GUI for users to interact with the agent. You can also use the command line interface to interact with the agent.\n- **Cooperation with Human**: XAgent can collaborate with you to tackle tasks. It not only has the capability to follow your guidance in solving complex tasks on the go but it can also seek your assistance when it encounters challenges.\n\nXAgent is composed of three parts:\n- **🤖 Dispatcher** is responsible for dynamically instantiating and dispatching tasks to different agents. It allows us to add new agents and improve the agents' abilities.\n- **🧐 Planner** is responsible for generating and rectifying plans for tasks. It divides tasks into subtasks and generates milestones for them, allowing agents to solve tasks step by step.\n- **🦾 Actor** is responsible for conducting actions to achieve goals and finish subtasks. The actor utilizes various tools to solve subtasks, and it can also collaborate with humans to solve tasks.\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_b8b53e7935e7.png\" alt=\"Workflow of Xagent\" width=\"700\"\u002F>\n    \u003Cbr\u002F>\n    \u003Cfigcaption>Workflow of XAgent.\u003C\u002Ffigcaption>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### 🧰 ToolServer\n\nToolServer is the server that provides XAgent with powerful and safe tools to solve tasks. It is a docker container that provides a safe environment for XAgent to run.\nCurrently, ToolServer provides the following tools:\n- **📝 File Editor** provides a text editing tool to write, read, and modify files.\n- **📘 Python Notebook** provides an interactive Python notebook that can run Python code to validate ideas, draw figures, etc.\n- **🌏 Web Browser** provides a web browser to search and visit webpages.\n- **🖥️ Shell** provides a bash shell tool that can execute any shell commands, even install programs and host services.\n- **🧩 Rapid API** provides a tool to retrieve APIs from Rapid API and call them, which offers a wide range of APIs for XAgent to use. See [ToolBench](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FToolBench) to get more information about the Rapid API collections.\nYou can also easily add new tools to ToolServer to enhance XAgent's abilities.\n\n\u003Cdiv>\u003Ca id=\"Quickstart\">\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fdiv>\n\n## ✨ Quickstart\n\n### 🛠️ Build and Setup ToolServer\n\nToolServer is where XAgent's action takes place. It is a docker container that provides a safe environment for XAgent to run.\nSo you should install `docker` and `docker-compose` first. \nThen, you need to build the ToolServer image. Construct referring to any one of the following methods:\n\n#### Pull the image from docker hub by running the following command:\n\n```bash\ndocker compose up\n```\n\n#### Build an image from local sources by running the following command:\n\n```bash\ndocker compose build\ndocker compose up\n```\nThis will build the image for the ToolServer and start the ToolServer's container. \nIf you want to run the container in the background, please use `docker compose up -d`.\nRefer [here](ToolServer\u002FREADME.md) for detailed information about our ToolServer.\n\nIf the ToolServer is updated, you have to repull\u002Frebuild the images:\n```bash\ndocker compose pull\n```\nOr\n```bash\ndocker compose build\n```\n\n### 🎮 Setup and Run XAgent\n\nAfter setting up ToolServer, you can start to run XAgent.\n- Install requirements (Require Python >= 3.10)\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n- Configure XAgent\n\n1. You should configure XAgent in `assets\u002Fconfig.yml` before running it. \n2. At least one OpenAI key is provided in `assets\u002Fconfig.yml`, which is used to access OpenAI API.\nWe highly recommend using `gpt-4-32k` to run XAgent; `gpt-4` is also OK for most simple tasks.\nIn any case, at least one `gpt-3.5-turbo-16k` API key should be provided as a backup model.\nWe do not test or recommend using `gpt-3.5-turbo` to run XAgent due to minimal context length; you should not try to run XAgent on that.\n3. If you want to change the config_file path for `XAgentServer`, you should modify the `CONFIG_FILE` value in `.env` file and restart the docker container.\n\n\n- Run XAgent\n```bash\npython run.py --task \"put your task here\" --config-file \"assets\u002Fconfig.yml\"\n```\n1. You can use the argument `--upload-files` to select the initial files you want to submit to XAgent.\n\n2. The local workspace for your XAgent is in `local_workspace`, where you can find all the files generated by XAgent throughout the running process. \n\n3. After execution, the entire `workspace` in `ToolServerNode` will be copied to `running_records` for your convenience.\n\n4. Besides, in `running_records`, you can find all the intermediate steps information, e.g., task statuses, LLM's input-output pairs, used tools, etc.\n\n5. You can load from a record to reproduce a former run, just by setting `record_dir` in config(default to `Null`). The record is a system-level recording tied to the code version of XAgent. All running-config、query、code execution statuses (including errors)、server behavior will be documented.\n\n6. We have removed all sensitive information (including API keys) from the record so you can safely share it with others. In the near future, we will introduce more granular sharing options highlighting the contributions of humans during execution.\n\n   \n\n- Run XAgent with GUI\nThe container `XAgent-Server` is started with nginx and a web server listening on port `5173`.\nYou could visit `http:\u002F\u002Flocalhost:5173` to interact with XAgent by using web UI.\nThe default username and password are `guest` and `xagent`, respectively.\nRefer [here](XAgentServer\u002FREADME.md) for the detailed information about our GUI Demo.\n\n\u003Cdiv>\u003Ca id=\"Demo\">\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fdiv>\n\n## 🎬 Demo\n\nHere, we also show some cases of solving tasks by XAgent:\nYou can check our live demo on [XAgent Official Website](https:\u002F\u002Fwww.x-agent.net\u002F). We also provide a video demo and showcases of using XAgent here:\n![Demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_a193c4563c79.gif)\n\n### Case 1. Data Analysis: Demonstrating the Effectiveness of Dual-Loop Mechanism\n\nWe start with a case of aiding users in intricate data analysis. Here, our user submitted an `iris.zip` file to XAgent, seeking assistance in data analysis. XAgent swiftly broke down the task into four sub-tasks: (1) data inspection and comprehension, (2) verification of the system's Python environment for relevant data analysis libraries, (3) crafting data analysis code for data processing and analysis, and (4) compiling an analytical report based on the Python code's execution results.\nHere is a figure drawn by XAgent.\n![Data Statics by XAgent](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_371bc22f9145.png)\n\n\n### Case 2. Recommendation: A New Paradigm of Human-Agent Interaction\n\nEmpowered with the unique capability to actively seek human assistance and collaborate in problem-solving, XAgent continues to redefine the boundaries of human-agent cooperation. As depicted in the screenshot below, a user sought XAgent's aid in recommending some great restaurants for a friendly gathering yet failed to provide specific details. Recognizing the insufficiency of the provided information, XAgent employed the AskForHumanHelp tool, prompting human intervention to elicit the user's preferred location, budget constraints, culinary preferences, and dietary restrictions. Armed with this valuable feedback, XAgent seamlessly generated tailored restaurant recommendations, ensuring a personalized and satisfying experience for the user and their friends.\n\n![Illustration of Ask for Human Help of XAgent](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_c7e47ba25b93.png)\n\n### Case 3. Training Model: A Sophisticated Tool User\n\nXAgent not only tackles mundane tasks but also serves as an invaluable aid in complex tasks such as model training. Here, we show a scenario where a user desires to analyze movie reviews and evaluate the public sentiment surrounding particular films. In response, XAgent promptly initiates the process by downloading the IMDB dataset to train a cutting-edge BERT model (see screenshot below), harnessing the power of deep learning. Armed with this trained BERT model, XAgent seamlessly navigates the intricate nuances of movie reviews, offering insightful predictions regarding the public's perception of various films.\n\n![bert_1](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_229fad69cbcf.png)\n![bert_2](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_1b4b6a166612.png)\n![bert_3](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_6afc3fd91c3f.png)\n\n### 📊 Evaluation\n\nWe conduct human preference evaluation to evaluate XAgent's performance. We prepare [over 50 real-world complex tasks](assets\u002Ftasks.yml) for assessment, which can be categorized into 5 classes: Search and Report, Coding and Developing, Data Analysis, Math, and Life Assistant.\nWe compare the results of XAgent with [AutoGPT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSignificant-Gravitas\u002FAutoGPT), which shows a total win of XAgent over AutoGPT. \nAll running records can refer to [here](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Fdrive\u002Ffolders\u002F1I-j6FZDyMRrLTpZ64jeN89emA77AbNfc?usp=drive_link).\n\n![HumanPrefer](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_7976185a87e9.png)\n\nWe report a significant improvement of XAgent over AutoGPT in terms of human preference.\n\nWe also evaluate XAgent on the following benchmarks:\n![Benchmarks](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_20688df09bc8.png)\n\n\n\u003Cdiv>\u003Ca id=\"Blog\">\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fdiv>\n\n## 🖌️ Blog\n\nOur blog is available at [here](https:\u002F\u002Fblog.x-agent.net\u002F)!\n\n\u003Cdiv>\u003Ca id=\"Citation\">\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fdiv>\n\n## 🌟 Our Contributors\n\nA heartfelt thank you to all our contributors. Your efforts make this project grow and thrive. Every contribution, big or small, is invaluable.\n\n![Contributors](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_d9f85d85019f.png)\n\n## 🌟 Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_bf5ed918bfc6.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F##openbmb\u002Fxagent&Date)\n\n## Citation\n\nIf you find our repo useful, please kindly consider citing:\n```angular2\n@misc{xagent2023,\n      title={XAgent: An Autonomous Agent for Complex Task Solving}, \n      author={XAgent Team},\n      year={2023},\n}\n```\n","\u003Cdiv align= \"center\">\n    \u003Ch1> \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_92112f66879d.png\" height=40 align=\"texttop\">XAgent\u003C\u002Fh1>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n[![Twitter](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002FXAgent?style=social)](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FXAgentTeam) [![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FXAgent-Discord-purple?style=flat)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fzncs5aQkWZ) [![License: Apache 2.0](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache_2.0-green.svg)](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicense\u002Fapache-2-0\u002F) ![欢迎贡献](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fcontributions-welcome-brightgreen.svg?style=flat)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca>English\u003C\u002Fa> •\n    \u003Ca href=\"README_ZH.md\">中文\u003C\u002Fa> •\n    \u003Ca href=\"README_JA.md\">日本語\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"#quickstart\">教程\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=QGkpd-tsFPA\">演示\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fblog.x-agent.net\u002Fblog\u002Fxagent\u002F\">博客\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fxagent-doc.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F\">文档\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#Citation\">引用\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n## 📖 简介\n\nXAgent 是一个开源的、基于大型语言模型（LLM）的实验性自主智能体，能够自动解决各种任务。它被设计为一种通用型智能体，适用于广泛的场景。目前，XAgent 仍处于早期阶段，我们正不断努力改进和完善。\n\n🏆 我们的目标是打造一个超级智能的智能体，能够解决任何给定的任务！\n\n我们欢迎多种形式的合作，包括全职、兼职等职位。如果你对智能体领域的前沿技术感兴趣，并希望加入我们共同实现真正的自主智能体，请通过 xagentteam@gmail.com 联系我们。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_ecd69b0cdb30.png\" alt=\"XAgent 概览\" width=\"700\"\u002F>\n    \u003Cbr\u002F>\n    \u003Cfigcaption>XAgent 的整体架构。\u003C\u002Ffigcaption>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_92112f66879d.png\" height=30 align=\"texttop\"> XAgent\n\nXAgent 具备以下特点：\n- **自主性**：XAgent 可以在无需人工干预的情况下自动完成各类任务。\n- **安全性**：XAgent 的运行环境经过严格设计，所有操作均在 Docker 容器内进行，确保安全可靠。尽管如此，仍请谨慎使用！\n- **可扩展性**：XAgent 设计灵活，易于扩展。你可以轻松添加新工具来增强其能力，甚至引入新的智能体！\n- **图形界面**：XAgent 提供友好的图形用户界面，方便用户与智能体交互。同时，也支持通过命令行与智能体进行互动。\n- **人机协作**：XAgent 能够与人类协同工作，共同完成任务。它不仅可以在执行过程中遵循你的指导，还能在遇到困难时主动寻求你的帮助。\n\nXAgent 由三个核心组件构成：\n- **🤖 分配器** 负责动态实例化并分发任务给不同的智能体，使我们能够灵活地添加新智能体或提升现有智能体的能力。\n- **🧐 计划器** 负责生成和调整任务计划，将复杂任务拆解为子任务，并制定阶段性目标，从而实现逐步解决问题。\n- **🦾 执行者** 负责执行具体行动以达成目标并完成子任务。执行者会利用多种工具来解决子任务，同时也能够与人类协作完成任务。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_b8b53e7935e7.png\" alt=\"XAgent 工作流程\" width=\"700\"\u002F>\n    \u003Cbr\u002F>\n    \u003Cfigcaption>XAgent 的工作流程。\u003C\u002Ffigcaption>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### 🧰 ToolServer\n\nToolServer 是为 XAgent 提供强大且安全工具的服务器，它是一个 Docker 容器，为 XAgent 的运行提供了一个安全的环境。\n目前，ToolServer 提供以下工具：\n- **📝 文件编辑器**：用于编写、读取和修改文件。\n- **📘 Python 笔记本**：提供交互式 Python 环境，可用于验证想法、绘制图表等。\n- **🌏 网页浏览器**：用于搜索和访问网页。\n- **🖥️ Shell**：提供 Bash shell 工具，可以执行任意 Shell 命令，甚至安装软件和部署服务。\n- **🧩 Rapid API**：允许从 Rapid API 平台获取并调用 API，为 XAgent 提供了丰富的功能支持。更多关于 Rapid API 集合的信息，请参阅 [ToolBench](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FToolBench)。\n此外，你还可以轻松向 ToolServer 添加新工具，进一步提升 XAgent 的能力。\n\n\u003Cdiv>\u003Ca id=\"Quickstart\">\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fdiv>\n\n## ✨ 快速入门\n\n### 🛠️ 构建并设置 ToolServer\n\nToolServer 是 XAgent 执行任务的核心环境，它是一个 Docker 容器，为 XAgent 提供了安全可靠的运行空间。\n因此，你需要先安装 `docker` 和 `docker-compose`。\n接下来，按照以下任一方式构建 ToolServer 镜像：\n\n#### 从 Docker Hub 拉取镜像并启动容器：\n\n```bash\ndocker compose up\n```\n\n#### 从本地源码构建镜像并启动容器：\n\n```bash\ndocker compose build\ndocker compose up\n```\n这将构建 ToolServer 的镜像并启动容器。若需在后台运行容器，请使用 `docker compose up -d`。\n有关 ToolServer 的详细信息，请参阅 [此处](ToolServer\u002FREADME.md)。\n\n如果 ToolServer 发生更新，你需要重新拉取或重新构建镜像：\n```bash\ndocker compose pull\n```\n或者\n```bash\ndocker compose build\n```\n\n### 🎮 设置与运行 XAgent\n\n在设置好 ToolServer 后，您可以开始运行 XAgent。\n- 安装依赖（要求 Python >= 3.10）\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n- 配置 XAgent\n\n1. 在运行 XAgent 之前，您需要在 `assets\u002Fconfig.yml` 中进行配置。\n2. 至少需要在 `assets\u002Fconfig.yml` 中提供一个 OpenAI API 密钥，用于访问 OpenAI API。我们强烈推荐使用 `gpt-4-32k` 来运行 XAgent；对于大多数简单任务，`gpt-4` 也可以胜任。无论如何，至少应提供一个 `gpt-3.5-turbo-16k` 的 API 密钥作为备用模型。由于上下文长度有限，我们不测试也不建议使用 `gpt-3.5-turbo` 来运行 XAgent，因此请勿尝试使用该模型。\n3. 如果您想更改 `XAgentServer` 的配置文件路径，应在 `.env` 文件中修改 `CONFIG_FILE` 的值，并重启 Docker 容器。\n\n\n- 运行 XAgent\n```bash\npython run.py --task \"将您的任务放在这里\" --config-file \"assets\u002Fconfig.yml\"\n```\n1. 您可以使用 `--upload-files` 参数来选择要提交给 XAgent 的初始文件。\n\n2. 您的 XAgent 本地工作区位于 `local_workspace` 目录下，您可以在其中找到 XAgent 在整个运行过程中生成的所有文件。\n\n3. 执行完成后，`ToolServerNode` 中的整个 `workspace` 将被复制到 `running_records` 目录，方便您查阅。\n\n4. 此外，在 `running_records` 目录中，您还可以找到所有中间步骤的信息，例如任务状态、大模型的输入输出对、使用的工具等。\n\n5. 您可以通过加载记录来重现之前的运行过程，只需在配置中设置 `record_dir` 参数（默认为 `Null`）。记录是系统级别的保存，与 XAgent 的代码版本相关联。所有的运行配置、查询、代码执行状态（包括错误）以及服务器行为都会被记录下来。\n\n6. 我们已从记录中移除所有敏感信息（包括 API 密钥），因此您可以安全地与他人分享这些记录。在不久的将来，我们将推出更细粒度的分享选项，突出人类在执行过程中的贡献。\n\n   \n\n- 使用 GUI 运行 XAgent\n容器 `XAgent-Server` 已启动，并配备了 Nginx 和一个监听端口 `5173` 的 Web 服务器。您可以通过访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:5173` 使用网页界面与 XAgent 交互。默认的用户名和密码分别为 `guest` 和 `xagent`。有关我们 GUI 演示的详细信息，请参阅 [这里](XAgentServer\u002FREADME.md)。\n\n\u003Cdiv>\u003Ca id=\"Demo\">\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fdiv>\n\n## 🎬 演示\n\n在此，我们还展示了一些由 XAgent 解决任务的案例：\n您可以在 [XAgent 官方网站](https:\u002F\u002Fwww.x-agent.net\u002F) 上查看我们的实时演示。我们也在下方提供了视频演示及 XAgent 的使用展示：\n![演示](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_a193c4563c79.gif)\n\n### 案例 1. 数据分析：展示双循环机制的有效性\n\n我们从一个帮助用户进行复杂数据分析的案例开始。用户向 XAgent 提交了一个名为 `iris.zip` 的文件，寻求数据分析方面的帮助。XAgent 迅速将任务分解为四个子任务：(1) 数据检查与理解，(2) 检查系统中是否安装了相关的数据分析库，(3) 编写数据处理和分析的代码，(4) 根据 Python 代码的执行结果编写分析报告。\n以下是 XAgent 绘制的一张图表。\n![XAgent 的数据统计图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_371bc22f9145.png)\n\n\n### 案例 2. 推荐：人机交互的新范式\n\n凭借主动寻求人类帮助并协同解决问题的独特能力，XAgent 不断重新定义人机协作的边界。如下面的截图所示，一位用户希望 XAgent 帮助推荐一些适合朋友聚会的好餐厅，但未能提供具体细节。XAgent 意识到所提供的信息不足，于是使用了 AskForHumanHelp 工具，请求人工干预以获取用户偏好的地点、预算限制、饮食偏好和饮食禁忌。在获得这些宝贵信息后，XAgent 轻松生成了个性化的餐厅推荐，确保用户及其朋友们获得满意且贴心的用餐体验。\n\n![XAgent 请求人类帮助的示意图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_c7e47ba25b93.png)\n\n### 案例 3. 训练模型：一位精通工具的助手\n\nXAgent 不仅能处理日常琐事，还能在复杂的任务中发挥重要作用，比如模型训练。这里我们展示了一个场景：用户希望分析电影评论，评估公众对特定电影的情感倾向。对此，XAgent 迅速开始行动，下载 IMDB 数据集来训练一个先进的 BERT 模型（见下图），充分利用深度学习的力量。借助这个训练好的 BERT 模型，XAgent 能够轻松应对电影评论中的各种细微差别，准确预测公众对不同电影的看法。\n\n![bert_1](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_229fad69cbcf.png)\n![bert_2](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_1b4b6a166612.png)\n![bert_3](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_6afc3fd91c3f.png)\n\n### 📊 评估\n\n我们进行了人类偏好评估，以衡量 XAgent 的表现。我们准备了 [超过 50 个现实世界中的复杂任务](assets\u002Ftasks.yml) 用于评估，这些任务可分为五大类：搜索与报告、编码与开发、数据分析、数学以及生活助手。\n我们将 XAgent 的结果与 [AutoGPT](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSignificant-Gravitas\u002FAutoGPT) 进行了比较，结果显示 XAgent 总体上优于 AutoGPT。\n所有运行记录可参考 [这里](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Fdrive\u002Ffolders\u002F1I-j6FZDyMRrLTpZ64jeN89emA77AbNfc?usp=drive_link)。\n\n![人类偏好](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_7976185a87e9.png)\n\n我们报告了 XAgent 在人类偏好方面相对于 AutoGPT 的显著提升。\n\n我们还对 XAgent 进行了以下基准测试：\n![基准测试](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_20688df09bc8.png)\n\n\n\u003Cdiv>\u003Ca id=\"Blog\">\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fdiv>\n\n## 🖌️ 博客\n\n我们的博客可在 [这里](https:\u002F\u002Fblog.x-agent.net\u002F) 查看！\n\n\u003Cdiv>\u003Ca id=\"Citation\">\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fdiv\n\n## 🌟 我们的贡献者\n\n衷心感谢所有贡献者。正是你们的努力使这个项目不断成长和发展。无论大小，每一份贡献都弥足珍贵。\n\n![贡献者](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_d9f85d85019f.png)\n\n## 🌟 星标历史\n\n[![星标历史图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_readme_bf5ed918bfc6.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F##openbmb\u002Fxagent&Date)\n\n## 引用\n\n如果您觉得我们的仓库很有用，请考虑引用：\n```angular2\n@misc{xagent2023,\n      title={XAgent：用于解决复杂任务的自主智能体},\n      author={XAgent 团队},\n      year={2023},\n}\n```","# XAgent 快速上手指南\n\nXAgent 是一个开源的实验性大型语言模型（LLM）驱动的自主智能体，能够自动解决各种复杂任务。它具备自主性、安全性（基于 Docker 隔离）、可扩展性以及友好的人机协作界面。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：支持 Docker 的 Linux、macOS 或 Windows (WSL2)。\n*   **Docker 环境**：必须安装 `docker` 和 `docker-compose`。\n*   **Python 版本**：本地运行需安装 Python >= 3.10。\n*   **API Key**：需要至少一个 OpenAI API Key。\n    *   推荐模型：`gpt-4-32k`（效果最佳）或 `gpt-4`。\n    *   备用模型：必须配置至少一个 `gpt-3.5-turbo-16k` 作为备份。\n    *   *注意：不建议使用标准的 `gpt-3.5-turbo`，因其上下文长度限制可能导致运行失败。*\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 构建并启动 ToolServer\n\nToolServer 是 XAgent 执行任务的安全沙箱环境（Docker 容器）。\n\n**方法一：直接从 Docker Hub 拉取镜像（推荐）**\n\n```bash\ndocker compose up\n```\n\n**方法二：从本地源码构建镜像**\n\n如果您需要修改底层环境或网络无法访问 Docker Hub，可使用此方法：\n\n```bash\ndocker compose build\ndocker compose up\n```\n\n> **提示**：若需在后台运行容器，请添加 `-d` 参数，例如 `docker compose up -d`。\n> 若 ToolServer 有更新，请执行 `docker compose pull` 或 `docker compose build` 重新构建。\n\n### 2. 配置 XAgent\n\n在运行主程序前，需配置 API 密钥和模型参数。\n\n1.  打开配置文件 `assets\u002Fconfig.yml`。\n2.  填入您的 OpenAI API Key。\n3.  确认模型设置：首选 `gpt-4-32k`，并确保备用了 `gpt-3.5-turbo-16k`。\n4.  （可选）如需修改配置文件路径，请编辑 `.env` 文件中的 `CONFIG_FILE` 变量并重启 Docker 容器。\n\n### 3. 安装 Python 依赖\n\n在项目根目录下安装所需的 Python 包：\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n> **国内加速建议**：如遇下载缓慢，可使用清华源或阿里源：\n> `pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n\n## 基本使用\n\n### 命令行模式\n\n使用以下命令启动 XAgent 并指派任务：\n\n```bash\npython run.py --task \"put your task here\" --config-file \"assets\u002Fconfig.yml\"\n```\n\n**常用参数说明：**\n*   `--task`: 您希望智能体完成的具体任务描述。\n*   `--upload-files`: 指定需要提交给 XAgent 处理的初始文件。\n\n**运行结果查看：**\n*   **实时文件**：生成的文件位于本地 `local_workspace` 目录。\n*   **完整记录**：任务结束后，ToolServer 中的完整工作区会复制到 `running_records` 目录，包含所有中间步骤、LLM 输入输出对、工具调用记录及错误日志。\n*   **复现任务**：可通过在配置文件中设置 `record_dir` 加载历史记录进行复现。\n\n### Web GUI 模式\n\nXAgent 提供了友好的网页交互界面。\n\n1.  确保 `XAgent-Server` 容器已启动。\n2.  在浏览器中访问：`http:\u002F\u002Flocalhost:5173`\n3.  默认登录凭证：\n    *   用户名：`guest`\n    *   密码：`xagent`\n\n通过 Web 界面，您可以直观地观察智能体的思考过程、规划步骤以及与智能体进行实时协作。","某数据分析师需要在短时间内完成一份包含实时竞品数据抓取、清洗分析及可视化图表生成的深度市场报告。\n\n### 没有 XAgent 时\n- **流程割裂严重**：需手动在浏览器搜索数据、复制粘贴到本地文件，再切换至 Python 环境编写代码清洗，最后单独运行绘图脚本，上下文频繁切换导致效率低下。\n- **容错成本高昂**：一旦中间某步代码报错或数据格式异常，必须人工中断流程排查修复，难以实现全链路自动化闭环。\n- **协作响应滞后**：遇到无法确定的分析维度时，只能暂停任务去询问同事或查阅文档，导致任务执行流经常阻塞。\n- **环境安全隐患**：直接在本地主机运行不明来源的爬虫或处理脚本，存在污染开发环境或泄露敏感数据的潜在风险。\n\n### 使用 XAgent 后\n- **自主闭环执行**：XAgent 自动调用 Web Browser 工具抓取竞品网页，利用 Python Notebook 即时清洗数据并生成可视化图表，一键输出完整报告。\n- **动态规划纠错**：内置 Planner 模块将“市场分析”拆解为子任务，若代码执行失败，Actor 能自动反思并修正逻辑，无需人工干预即可继续运行。\n- **人机协同流畅**：当遇到模糊指令时，XAgent 主动通过 GUI 向分析师确认需求细节，获得反馈后立即调整执行策略，实现无缝协作。\n- **沙箱安全隔离**：所有代码执行与文件操作均在 Docker 容器内的 ToolServer 中进行，确保宿主机环境绝对安全，可放心运行复杂任务。\n\nXAgent 将原本需要数小时的多工具串联工作，转化为一个安全、自主且具备自我修正能力的智能闭环，极大释放了专业人员处理复杂任务的生产力。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FOpenBMB_XAgent_c7e47ba2.png","OpenBMB","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FOpenBMB_02e4bd39.png","OpenBMB (Open Lab for Big Model Base) aims to build foundation models and systems towards AGI.",null,"openbmb@gmail.com","https:\u002F\u002Fwww.openbmb.cn","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB",[83,87,91,95,99,103,107,110],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Python","#3572A5",72.4,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Vue","#41b883",19.3,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"TypeScript","#3178c6",6.4,{"name":96,"color":97,"percentage":98},"CSS","#663399",0.9,{"name":100,"color":101,"percentage":102},"Dockerfile","#384d54",0.5,{"name":104,"color":105,"percentage":106},"Shell","#89e051",0.2,{"name":108,"color":109,"percentage":106},"JavaScript","#f1e05a",{"name":111,"color":112,"percentage":106},"HTML","#e34c26",8514,900,"2026-04-05T21:18:21","Apache-2.0","Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":120,"python":121,"dependencies":122},"必须安装 Docker 和 Docker Compose 以运行 ToolServer 容器；至少需要一个 OpenAI API Key（推荐 gpt-4-32k 或 gpt-4，备用需 gpt-3.5-turbo-16k）；不建议使用 gpt-3.5-turbo（上下文长度不足）；所有代理动作均在 Docker 容器内执行以确保安全。",">=3.10",[123,124],"docker","docker-compose",[26,15],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T11:55:16.778383",[129,134,139,144,149,154],{"id":130,"question_zh":131,"answer_zh":132,"source_url":133},18996,"远程部署 XAgent 后，本地浏览器访问网页提问没有反馈怎么办？","如果您将项目部署在远程 VPS 并通过本地浏览器访问（如 ip:5173），需要确保后端端口（默认为 8090）也被正确转发。解决方案是修改文件 `XAgentWeb\u002Fsrc\u002Fapi\u002Fbackend.ts` 中的 `BACKEND_URL_LOCALDEPLOY` 地址，将其改为当前服务器的 IP 地址。如果使用 VS Code 远程连接服务器，请在端口转发选项页中手动添加端口 8090。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fissues\u002F57",{"id":135,"question_zh":136,"answer_zh":137,"source_url":138},18997,"使用 Web GUI 时任务一直卡在 'outer loop' 且无任何输出，但命令行模式正常，如何解决？","这通常是由于代码版本过旧导致的显示问题。请尝试拉取最新的代码库（git pull），然后重新运行。维护者确认该问题在最新代码中已修复，GUI 显示应恢复正常。如果问题依旧，请检查命令行模式是否正常工作以排除环境配置问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fissues\u002F277",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":143},18998,"运行时报错 'Error when fetching available tools: 403 Client Error: Forbidden' 或 WebSocket 连接异常怎么办？","此错误通常由 Docker 容器状态异常或端口占用引起。推荐的解决步骤是：首先重启电脑和 Docker Desktop 服务，清理潜在的网络冲突；然后重新执行 `docker-compose up` 启动服务。这能解决大部分因容器初始化失败导致的 403 错误或 WebSocket 连接断开问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fissues\u002F188",{"id":145,"question_zh":146,"answer_zh":147,"source_url":148},18999,"XAgent 是否支持使用本地部署的开源大模型（如 Qwen-14B 或 Llama-70B）？","项目正在逐步增加对本地部署大模型的支持。用户可以通过配置类似 LangChain 的 API 接口来调用本地模型。具体的配置进度和实现细节可以参考项目中的相关讨论议题（如 Issue #162），目前该功能处于开发或早期支持阶段，建议关注官方文档更新以获取最新的配置指南。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fissues\u002F5",{"id":150,"question_zh":151,"answer_zh":152,"source_url":153},19000,"遇到 'sock Failed to establish a new connection' 或 ASGI 应用异常报错如何处理？","这是一个已知的服务端连接初始化问题。维护者表示已经定位并修复了该问题。如果您遇到此错误，请务必拉取最新的代码版本并重新构建 Docker 镜像（docker-compose build），然后重新启动服务即可解决。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fissues\u002F85",{"id":155,"question_zh":156,"answer_zh":157,"source_url":133},19001,"在提交 Issue 时有哪些格式规范需要注意以提高解决效率？","为了提高沟通效率，请不要在同一个 Issue 中讨论多个不同的问题，每个 Issue 应只聚焦一个具体话题。同时，请注意文本格式（如使用代码块包裹日志、清晰描述复现步骤），以便维护者和其他用户快速阅读和理解问题背景。",[159],{"id":160,"version":161,"summary_zh":162,"released_at":163},117070,"v1.0.0","# 变更内容\n\n- XAgent 容器镜像已在 Docker Hub 上正式发布，现在您只需下载即可体验 XAgent。更多信息请访问我们的 Docker Hub [页面](https:\u002F\u002Fhub.docker.com\u002Fu\u002Fxagentteam)。\n- 专为 XAgent 开发的本地模型 [XAgentLlama-7B-preview](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FXAgentTeam\u002FXAgentLlama-7B-preview) 和 [XAgentLlama-34B-preview](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FXAgentTeam\u002FXAgentLLaMa-34B-preview) 现已在 HuggingFace 上架。\n- **XAgentGen** 已发布，旨在提升 **XAgentLlama** 的易用性和稳定性。更多详情请参阅 [XAgentGen](XAgentGen\u002FREADME.md)。\n- **WebUI** 已更新！现在您可以浏览工作空间中的文件！同时新增了 **历史回放** 功能！\n\n\n### 新贡献者\n* @wwxFromTju 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F8 中完成了首次贡献。\n* @eltociear 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F37 中完成了首次贡献。\n* @0Armaan025 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F51 中完成了首次贡献。\n* @alienishi 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F70 中完成了首次贡献。\n* @shresthasurav 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F73 中完成了首次贡献。\n* @Umpire2018 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F87 中完成了首次贡献。\n* @Sanyam-2026 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F79 中完成了首次贡献。\n* @Smoothieewastaken 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F80 中完成了首次贡献。\n* @abhishek213-alb 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F114 中完成了首次贡献。\n* @Kunlun-Zhu 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F120 中完成了首次贡献。\n* @harshhere905 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F130 中完成了首次贡献。\n* @Lodaresole 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F134 中完成了首次贡献。\n* @JackieQi 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F123 中完成了首次贡献。\n* @liyc-sys 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F171 中完成了首次贡献。\n* @belief-cyf 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F167 中完成了首次贡献。\n* @LOGIC-10 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F186 中完成了首次贡献。\n* @BowieHsu 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fpull\u002F204 中完成了首次贡献。\n\n👏 感谢开源社区的宝贵贡献！\n\n完整变更日志：[此处](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FXAgent\u002Fblob\u002Fmain\u002FCHANGELOG.md)","2023-11-22T16:41:32"]