
推理与规划
多策略推理 — CoT / ReAct / 验证式, 配合 MCTS 规划。自适应循环控制: 简单任务少轮次, 困难任务多轮次。
- 串行 · 并行 · 层次化 · 自适应
- 质量评估驱动的自我纠错
- 按任务自动调参
我们将推理视为假设, 将工具调用视为测量。 推理不是行动的装饰 — 它就是行动, 以思维的速度显形。
LV Agent 的核心是一个受图灵机启发的 Harness 微内核。它在工具循环中运行多轮 LLM 调用并自我纠错: 简单的问题用少量轮次, 困难的问题用大量轮次。速写本是研究工具 — 终端也是。一幅可读的草图胜过一幅只能欣赏的渲染。

多策略推理 — CoT / ReAct / 验证式, 配合 MCTS 规划。自适应循环控制: 简单任务少轮次, 困难任务多轮次。

多查询融合的网页搜索、完整文件系统访问、带超时隔离的 Python & Bash 执行, 外加 GitHub、PDF、天气、网页抓取。

全息记忆: 知识图谱存储持久事实, 向量经验记忆跨会话检索, 从对话中提取已习得技能。

事件溯源执行, 可追踪可回放。SQLite 会话持久化, 双重 token/时间预算, 检查点恢复, 热插拔模块。
跨来源多查询融合, 正文提取, 评分, 来源评估 — 为深度研究而生。
读 / 写 / grep / glob, 跨目录浏览 — "我桌面上的那个文件" 直接就能找到。
Python & Bash, 完整终端访问 — 管道、重定向、&& / ||、环境变量 — 带超时隔离。
GitHub 搜索、PDF 阅读、天气查询、网页抓取, 以及独立的 Telegram 机器人。
/deep_research多角度搜索 → HTML 报告!cmd直接执行 shell 命令@file将文件内容注入输入/model运行时切换模型/strategy切换推理策略/compress手动压缩上下文/learn从对话中学习记忆技能/memskill管理技能: 列表 / 演化 / 快照/sessions浏览历史会话/dashboard打开智能体状态面板/drafts查看暂存的输入草稿
偏好终端? git clone https://github.com/Xinchen1/LV-Agent.git 然后 ./install.sh 获取全局 lv 命令。
后端: DeepSeek · OpenAI · Anthropic · OpenRouter · Ollama (离线)。
LV Agent 可以直接在浏览器中运行 — 无需安装。 绑定本地文件夹, 生成 PDF, 写代码, 搜索网页。 你的文件始终留在你的磁盘上。
选择电脑上的任意文件夹。智能体通过 File System Access API 直接在你的磁盘上读写和创建文件。
让智能体创建报告, 它会渲染带中文字体支持的格式化 PDF — 直接保存到你选择的文件夹。
网页搜索、代码执行、API 调用、浏览器自动化 — 与终端版相同的 16+ 工具, 在容器中运行。
实时观看智能体思考。生成的文件出现在产物面板 — 点击打开或下载。
brew install --cask https://github.com/Xinchen1/LV-Agent/releases/download/v1.0.0/LV.Agent-1.0.0-arm64.dmg
# 或克隆并安装
git clone https://github.com/Xinchen1/LV-Agent.git
cd LV-Agent && ./install.sh
获得全局 lv 命令。
export LV_API_KEY="your-key-here"
# 或编辑 config.yaml
vim config.yaml
后端: DeepSeek · OpenAI · Anthropic · OpenRouter · Ollama。
lv
# 开始对话
> 搜索 Python 3.13 的新特性并生成 PDF 报告
# 或使用网页版
open https://lv-agent-web.onrender.com/
智能体根据任务自动选择工具。
使用 /deep_research 进行多角度研究并生成综合 HTML 报告。使用 !cmd 直接运行 shell 命令。
无需安装 — 打开网页版, 点击 📁 绑定文件夹, 即可开始工作。
DeepSeek (V3/V4/R1)、OpenAI (GPT-4o/o1)、Anthropic (Claude 3.5 Sonnet)、OpenRouter (300+ 模型), 以及 Ollama 完全离线推理。运行时用 /model 切换。
网页版使用 File System Access API。文件直接在你的磁盘上读写 — 永不上传到服务器。智能体在 Render 容器中运行; 只有文本命令和结果通过 WebSocket 传输。二进制文件内容 (PDF、图片) 以 base64 编码推送到浏览器, 由浏览器在本地写入。
可以。网页版预配了免费模型 (通过 AMD Radeon 的 DeepSeek-V4-Flash)。打开页面即可开始对话。终端版可设置 LV_API_KEY 或使用 Ollama 离线运行。
Chrome 或 Edge 86+ (需要 File System Access API)。Firefox 和 Safari 不支持本地文件绑定 — 但仍可对话和下载产物, 只是无法绑定文件夹。
LV Agent 是终端原生智能体框架, 不是聊天机器人。它运行带真实工具执行的多轮推理循环 — 文件 I/O、shell 命令、网页搜索、代码执行 — 带自我纠错和跨会话记忆。你可以添加自定义工具、切换模型、检查每一步。
是的 — AGPL-3.0 协议, 另有商业授权选项。详见 GitHub。
" 画图的手与推理的心是同一件工具 — 只是从不同端磨利了而已。 — 工作室笔记, 图版 VII