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Hermes还没学明白，Generic Agent又来了

966 字

MR.W 2026年4月27日 08:00

写在前面

Generic Agent 是什么？

Generic Agent （简称 GA ）是一个本地运行的 AI 助手框架。与只能聊天的 AI 不同，GA 的核心理念是 替你把事情做完 ——它能读取代码、操作文件、调用工具、连接各种平台，自动完成复杂任务。

你可以把它理解为：一个永远在线、听得懂人话、并且真的会动手干活的数字员工。

它不是一个聊天机器人，而是一个 能替你执行任务的 Agent 。

学完本章，你将拥有一个可以正常对话的 GenericAgent（GA）运行环境。

GA 的几个核心特点：

  • • 本地运行 ：代码跑在你自己的电脑上，数据不出本地，更安全。
  • • 多模型支持 ：可以配置 Claude、GPT、DeepSeek、智谱等任意大模型，也可同时配置多个模型做自动切换。
  • • 工具丰富 ：能读文件、写代码、执行命令、管理 Git、安装 Python 依赖，还能接入钉钉、飞书、企业微信、QQ、Telegram 等通讯平台。
  • • 自动完成任务 ：你说一句话，它会自己规划步骤、调用工具、给出结果，不需要你手动一步步操作。
  • • 持续进化 ：GA 能读取自己的代码，自己安装缺失的依赖，自己建立 Git 连接——你的指令越多，它越懂你需要什么。

想象这样一个场景：

你对 GA 说："帮我把桌面上的数据文件整理一下，按项目分类放进文件夹，再给我生成一份汇总报告。"

GA 收到任务，读取桌面文件、分析内容、按文件名判断项目归属、创建文件夹、移动文件、生成汇总——全程自动，你只需要确认结果。

这就是 Generic Agent 在做的事。

🎯 学习目标

  1. 1. 在本地安装好 Python 并下载 GenericAgent 项目代码
  2. 2. 完成 mykey.py API 密钥配置，让 GA 能连接大模型
  3. 3. 成功启动 GA 并完成第一次对话

1.1 安装 Python

GA 依赖 Python 运行，我们先把它装好。

⚠️ 推荐 Python 3.11 或 3.12 。不要使用 3.14（与 pywebview 等依赖不兼容）。

Windows

  1. 1. 打开下载链接：https://www.python.org/ftp/python/3.12.10/python-3.12.10-amd64.exe
  2. 2. 运行安装包， 底部的 "Add python.exe to PATH" 一定要勾上 ，然后点击安装
  3. 3. 验证安装：按 Win + R 输入 cmd 打开终端，输入：
python --version

看到 Python 3.x.x 就说明安装成功了。

macOS

macOS 和大多数 Linux 发行版自带 Python 3，打开终端（Terminal）验证：

python3 --version

看到 Python 3.x.x （3.11 或 3.12）即可。如果版本低于 3.10，前往 Python 官网 下载安装。

  1. 1. 打开下载链接：https://www.python.org/ftp/python/3.12.10/python-3.12.10-macos11.pkg
  2. 2. 运行安装包，一步一步跟着流程安装即可
  3. 3. 验证安装：打开系统自带终端，输入：
python3 --version

看到 Python 3.x.x 就说明安装成功了。

1.2 下载项目

我们需要把 GenericAgent 的代码下载到本地。两种方式任选其一：

方式一：下载 ZIP（推荐新手）

  1. 1. 打开 https://github.com/lsdefine/GenericAgent

下载

  1. 2. 点绿色 Code 按钮 → Download ZIP
  2. 3. 解压到你喜欢的位置（例如 D:\GenericAgent ）

方式二：Git Clone

如果已经安装了 Git，在终端执行：

git clone https://github.com/lsdefine/GenericAgent.git

1.3 安装最小依赖

打开终端，进入项目目录(运行以下命令)，安装两个核心依赖：

# 1. cd 到下载的 GA 文件目录
cd d:     (如果你的安装地址在D盘，终端打开后默认在c盘,安装在c盘跳过此步骤，仅限windows用户)
cd "你的GenericAgent路径"               （示例： cd D:/Document/GenericAgent-main） 

# 2. 安装最小环境依赖
pip install streamlit pywebview
# 如果你的 Python 3 对应 pip3，则用：pip3 install streamlit pywebview

💡 其余依赖不用手动装。

1.4 配置 API 密钥（mykey.py）

GA 需要连接大模型才能工作。我们通过 mykey.py 告诉它用哪个模型、怎么连。

  1. 1. 进入项目文件夹，把 mykey_template.py 复制一份，重命名为 mykey.py
  2. 2. 用任意文本编辑器打开 mykey.py ，填入你的 API 信息。 选一种填就行 ，不用的配置可以删掉或留着不管

新手推荐配置：Claude 主力 + GPT 兜底

直接复制到 mykey.py ，替换两个 apikey / apibase ：

# ── 主力：Claude Opus 4.6（CC switch 反代（Reverse Proxy），最常见）──
native_claude_config0 = {
    'name': 'claude-main',                        # /llms 显示名 & mixin 引用名
    'apikey': 'sk-user-<你的relay-key>',          # 非 sk-ant- 前缀 → Bearer 鉴权
    'apibase': 'https://<your-cc-switch-host>/claude/office',  # CC switch 端点
    'model': 'claude-opus-4-6',                
    'fake_cc_system_prompt': True,                # CC 透传渠道必须置 True
    'thinking_type': 'adaptive',               # 某些渠道必须要求填thinking_type字段
    'max_retries': 3,
    'read_timeout': 180,
}

# ── 备选：GPT-5.4 做兜底 ──
native_oai_config = {
    'name': 'gpt-backup',
    'apikey': 'sk-<你的 OpenAI key>',
    'apibase': 'https://api.openai.com/v1',
    'model': 'gpt-5.4',
    'reasoning_effort': 'high',
    'max_retries': 3,
    'read_timeout': 120,
}

# ── Mixin 自动切换（Failover）──
mixin_config = {
    'llm_nos': ['claude-main', 'gpt-backup'],
    'max_retries': 10,
    'base_delay': 0.5,
    'spring_back': 300,
}

每次启动GA默认读的是第一个api信息。可以点击设置切换。

📋 所有内置渠道一览（点击展开）

一线直连渠道（填 apikey / apibase 即用）

渠道 推荐变量名 apikey 形式 apibase 示例 model 备注
Anthropic 官方 native_claude_config_anthropic sk-ant-xxx https://api.anthropic.com claude-opus-4-6[1m] sk-ant- 前缀自动切 x-api-key 鉴权
OpenAI 官方 native_oai_config sk-proj-xxx https://api.openai.com/v1 gpt-5.4
OpenRouter oai_config_openrouter sk-or-xxx https://openrouter.ai/api/v1 anthropic/claude-opus-4-6 model 用 provider/model 格式
智谱 GLM-5.1 native_claude_glm_config xxx.yyy https://open.bigmodel.cn/api/anthropic glm-5.1 推荐用 Anthropic 路径
MiniMax（Anthropic） native_claude_config_minimax sk-xxx https://api.minimaxi.com/anthropic MiniMax-M2.7 204K 上下文
MiniMax（OAI） oai_config_minimax sk-cp-xxx https://api.minimaxi.com/v1 MiniMax-M2.7 回复带 think 标签
Moonshot / Kimi oai_config_kimi sk-xxx https://api.moonshot.cn/v1 kimi-k2-turbo-preview 温度强制 1.0
DeepSeek V4 native_oai_config_deepseek sk-xxx https://api.deepseek.com deepseek-v4-pro ⚠️ 不带 /v1
阶跃星辰 oai_config_stepfun xxx.yyy https://api.stepfun.com/v1 step-2-16k OAI 兼容
豆包 / 火山引擎 oai_config_volcengine xxx-xxx https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 doubao-seed-1-8 OAI 兼容
硅基流动 oai_config_siliconflow sk-xxx https://api.siliconflow.cn/v1 deepseek-ai/DeepSeek-V3 新用户 16 元免费额度

反代 / 透传类渠道（需要 fake_cc_system_prompt = True）

渠道类型 推荐变量名 apibase 示例 model 备注
CC Switch（最常见） native_claude_config0 https://host/claude/office claude-opus-4-6 多数中文低价站走此协议
CRS 反代 native_claude_config_crs https://host/api claude-opus-4-6[1m] CRS 官方协议
AnyRouter native_claude_config_anyrouter https://host/v1 claude-opus-4-6 与 CC switch 同协议族
Sider（订阅桥接） sider_cookie 自动 gpt-5.4 / claude-opus-4-6 没有 API 时的兜底

本地模型

方案 推荐变量名 apibase 示例 model 备注
Ollama native_oai_ollama http://127.0.0.1:11434/v1 qwen2.5:14b 末尾 /v1 不能漏
llama.cpp oai_config_llamacpp http://127.0.0.1:8080/v1 default 建议走文本协议
vLLM native_oai_vllm http://127.0.0.1:8000/v1 你 load 的模型 id 需支持 function calling
LM Studio oai_config_lmstudio http://localhost:1234/v1 LM Studio 模型 id GUI 本地部署最省心

⚙️ 关键可调字段速查

字段 默认 作用 何时要改
name 取 model 显示名 & mixin 引用名 有 mixin 时建议显式填
apikey —— 鉴权 Key 必填
apibase —— API 端点地址 必填
model —— 模型名，后缀 [1m] 触发 1m 上下文 必填
fake_cc_system_prompt False 伪装 Claude Code CLI 指纹 CC switch / CRS 必须 True
api_mode chat_completions ⚠️ GPT-5.4 只能走 responses ，必须显式设置
thinking_type adaptive adaptive / enabled / disabled 关思考用 disabled
thinking_budget_tokens —— 仅 enabled 生效 low≈4096 / high≈32768
reasoning_effort —— none ~ xhigh
temperature 1 采样温度 Kimi 强制 1.0
max_tokens 8192 单次回复最大 token 长思考可提到 32768
context_win 24000 历史裁剪阈值 1m 上下文设 800000
max_retries 1 自动退避重试次数 不稳定渠道改 3
connect_timeout 5 连接超时秒 海外端点调大
read_timeout 30 流式读取超时秒 开思考须 180+
stream True 是否走 SSE 流式 CDN 截断时改 False
proxy —— 单 session 代理 海外端点加代理

🆕 DeepSeek V4 接入配置

DeepSeek 于 2026 年4月24日发布了 V4 系列模型，相比之前的 V3 / R1 有重大升级：

特性 说明
模型 deepseek-v4-flash （免费/低价）和 deepseek-v4-pro （旗舰）
上下文 1M tokens
思考模式 默认开启，支持 reasoning_effort ： high （默认）/ max
Tool Calling ✅ 已完善，Agent 场景可用
兼容性 OpenAI SDK 格式， base_url 为 https://api.deepseek.com （注意： 不再带 /v1 后缀 ）

⚠️ 旧配置迁移提醒 ：如果你之前用的是 deepseek-chat / deepseek-reasoner ，官方已宣布这两个模型名将逐步弃用。它们目前等价于 deepseek-v4-flash 的非思考 / 思考模式。建议尽早迁移到新模型名。

最简配置（推荐 V4-Pro）

native_oai_config_deepseek = {
    'name': 'deepseek-v4',
    'apikey': 'sk-<你的 DeepSeek API Key>',
    'apibase': 'https://api.deepseek.com',           # ⚠️ 不带 /v1
    'model': 'deepseek-v4-pro',
    'thinking_type': 'enabled',                      # 开启思考链（默认就是开）
    'reasoning_effort': 'high',                      # high 或 max
    'read_timeout': 180,                             # 思考模式耗时长，务必调大
    'stream': True,                                  # 推荐开启，实时显示回复
}

省钱配置（V4-Flash，适合日常对话）

native_oai_config_deepseek = {
    'name': 'deepseek-v4-flash',
    'apikey': 'sk-<你的 DeepSeek API Key>',
    'apibase': 'https://api.deepseek.com',
    'model': 'deepseek-v4-flash',
    'thinking_type': 'disabled',                     # 不展示思考过程，回复更简洁
    'read_timeout': 60,
    'stream': True,
}

⚠️ 关于 V4 的思考 tokens ：V4 系列模型 始终会产生思考 tokens （即使设置 thinking_type: 'disabled' ）。 disabled 的作用是让 GA 不显示思考链内容，但后端仍会消耗思考 tokens 并计费。如果想真正减少思考开销，可以用 'reasoning_effort': 'low' 来降低思考深度。

💡 如何获取 API Key ：前往 DeepSeek 开放平台 注册账号，在「API Keys」页面创建密钥即可。新用户通常有免费额度。

💡 思考模式注意事项 ：开启思考模式（ thinking_type: 'enabled' ）时， temperature 、 top_p 等采样参数 不生效 （设了也不报错，但会被忽略）。如果需要精确控制采样，请关闭思考模式。

🌟 Native Claude 接口配置（推荐）

DeepSeek V4 支持 Anthropic 协议端点，GA 的 native_claude 接口对思考链和 Tool Calling 的处理更成熟， 推荐优先使用此方式 ：

native_claude_config_deepseek = {
    'name': 'deepseek-v4-native',
    'apikey': 'sk-<你的 DeepSeek API Key>',
    'apibase': 'https://api.deepseek.com/anthropic',  # Anthropic 兼容端点
    'model': 'deepseek-v4-pro',
    'thinking_type': 'enabled',
    'reasoning_effort': 'high',
    'read_timeout': 180,
    'stream': True,
}

💡 两种接口（OpenAI 格式 / Anthropic 格式）用同一个 sk- 开头的 API Key，不需要另外申请。

🔄 Mixin配置模式：允许GA在模型断开后自动切换模型

一次配好主 + 备 + 兜底，任何一个 429/5xx/超时都自动切下一个：

mixin_config = {
    'llm_nos': ['claude-main', 'claude-backup', 'gpt-backup'],  # 按优先级
    'max_retries': 10,      # 整个 rotation 总重试上限
    'base_delay': 0.5,      # 秒，指数退避起始
    'spring_back': 300,     # 秒，切到备用后多久尝试回到主
}

约束 ： llm_nos 中的名字必须精确匹配到其他 config 的 name 字段；所有被引用的 session 必须同属 Native 系列（NativeClaude + NativeOAI 可混）或 全不属 Native 系列。

1.5 启动 GenericAgent

首次启动

在终端中执行：

# 1. cd 到项目目录
cd "你的GenericAgent路径"

# 2. 启动
python launch.pyw

如果是windows系统，可以双击launch.pyw启动。

看到浏览器弹出 Streamlit 聊天界面（或 pywebview 窗口），就说明启动成功了。如果用命令行模式 python agentmain.py ，终端出现 >>> 提示符即为正常。

让 GA 自动安装剩余依赖

启动后，在对话框输入一句话，GA 会自己读代码、找出需要的包、全部装好：

请查看你的代码，安装所有用得上的 python 依赖

🛠️ 推荐：提升使用体验的两个任务

建立 Git 连接 （方便以后更新代码）：

请帮我建立 git 连接，方便以后更新代码

GA 会自动配好。如果你电脑上没有 Git，它也会帮你下载 portable 版。

创建桌面快捷方式 （以后双击图标就能启动）：

请帮我在桌面创建一个 launch.pyw 的快捷方式

使用 Hub 总控台（可选）

hub.pyw 是 GA 的总控台——一键启动/停止所有后台服务，并实时查看日志。

启动方式：在终端执行 python3 hub.pyw ，或直接双击 hub.pyw 文件。勾选想启动的服务即可，不用记命令行参数。

📋 Hub 可管理的服务列表（点击展开）

# 服务名 角色 启动命令
1 reflect/autonomous.py 自主行动反射器：30 分钟无输入自动触发 python agentmain.py --reflect reflect/autonomous.py
2 reflect/scheduler.py 定时任务调度器 + L4 会话归档 python agentmain.py --reflect reflect/scheduler.py
3 frontends/dingtalkapp.py 钉钉机器人 python frontends/dingtalkapp.py
4 frontends/fsapp.py 飞书 / Lark 机器人 python frontends/fsapp.py
5 frontends/qqapp.py QQ 开放平台机器人 python frontends/qqapp.py
6 frontends/qtapp.py PySide6 桌面悬浮球 python frontends/qtapp.py
7 frontends/stapp.py 默认 Streamlit Web UI python -m streamlit run frontends/stapp.py
8 frontends/stapp2.py Anthropic 风格 Streamlit UI python -m streamlit run frontends/stapp2.py
9 frontends/tgapp.py Telegram 机器人 python frontends/tgapp.py
10 frontends/wechatapp.py 个人微信（首次扫码登录） python frontends/wechatapp.py
11 frontends/wecomapp.py 企业微信机器人 python frontends/wecomapp.py

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