Agent Zero：灵活创建和执行任务的开源AI智能体框架

Agent Zero 是一个开源的 AI 智能体框架，托管在 GitHub 上，旨在帮助用户通过自然语言指令完成多样化的电脑任务。它不依赖预设的特定功能，而是通过提示（prompt）驱动，允许用户自定义智能体的行为。Agent Zero 能利用操作系统作为工具，动态生成代码、执行终端命令，并与其他智能体协作完成任务。它的界面直观，输出实时流式显示，日志自动保存为 HTML 文件，方便用户随时查看和干预。框架支持小型语言模型也能高效运行，适合开发者和非开发者使用。用户需在隔离环境（如 Docker 容器）中运行，以确保安全。

功能列表

• 支持自然语言指令，生成和执行代码或终端命令。
• 提供持久化记忆，保存历史任务、代码和解决方案，提升后续任务效率。
• 支持多智能体协作，自动分配子任务给下级智能体，保持上下文清晰。
• 实时流式输出，显示任务执行过程，用户可随时干预。
• 提供 Web 界面，操作直观，支持保存和加载对话记录。
• 允许用户自定义工具，扩展功能以适应特定需求。
• 支持在线搜索，获取外部信息辅助任务完成。
• 提供 Hacking Edition，基于 Kali Linux，适合网络安全任务。
• 通过 Docker 容器运行，确保环境隔离和安全性。

使用帮助

安装流程

Agent Zero 推荐使用 Docker 部署，以确保环境隔离和安全性。以下是详细的安装步骤，适用于 Linux、macOS 和 Windows 系统。

1. 安装 Docker
   • Linux 用户：安装 Docker Desktop 或 Docker Community Edition（docker-ce）。对于 Docker Desktop，参考官方文档根据 Linux 发行版安装。对于 docker-ce，执行以下命令添加用户到 Docker 组：

     sudo usermod -aG docker $USER
     

     安装完成后，重启终端或注销重新登录以应用权限。

   • macOS 用户：从 Docker 官网下载 Docker Desktop，拖动到 Applications 文件夹。打开 Docker Desktop，在设置中启用“允许使用默认 Docker 套接字（需要密码）”。
   • Windows 用户：从 Docker 官网下载 Docker Desktop 并安装，运行后确保 Docker 服务已启动。
2. 拉取并运行 Agent Zero 镜像
   打开终端，运行以下命令拉取最新镜像并启动容器：

   docker pull frdel/agent-zero-run
   docker run -p 50001:80 -v /path/to/your/data:/a0 frdel/agent-zero-run
   

   • -p 50001:80 将容器端口 80 映射到本地 50001 端口。
   • -v /path/to/your/data:/a0 将本地数据目录挂载到容器，保存配置和记忆数据。
     运行后，访问 http://localhost:50001 打开 Web 界面。
3. Hacking Edition（可选）
   如果需要网络安全功能，使用 Hacking Edition 镜像：

   docker pull frdel/agent-zero-run:hacking
   docker run -p 50001:80 -v /path/to/your/data:/a0 frdel/agent-zero-run:hacking
   

4. 更新 Agent Zero
   为获取最新功能，定期更新镜像：

   docker stop agent-zero
   docker rm agent-zero
   docker rmi frdel/agent-zero-run
   docker pull frdel/agent-zero-run
   docker run -p 50001:80 -v /path/to/your/data:/a0 frdel/agent-zero-run
   

   数据保存在挂载目录，不会因更新丢失。

5. 配置环境
   在 Web 界面点击“设置”（齿轮图标），调整以下选项：
   • Prompts Subdirectory：选择 /prompts 下的子目录，定义智能体行为，默认使用 default 目录。
   • Memory Subdirectory：设置记忆存储路径，分离不同智能体实例。
   • Knowledge Subdirectory：指定自定义知识文件路径。
   • Model Provider：选择语言模型提供者（如 Ollama）。
   • Model Name：选择具体模型（如 llama3.2）。
   • Temperature：调整输出随机性，0 为确定性，高值更具创造性。
   • Context Length：设置上下文窗口的最大 token 数。

   如果使用 Ollama 运行本地模型，先从 Ollama 官网下载并安装，运行以下命令拉取模型：

   ollama pull <model-name>
   

   例如：ollama pull mistral-large。

使用主要功能

1. 任务执行
   在 Web 界面输入自然语言指令，如“编写一个 Python 脚本下载网页内容”。Agent Zero 会分析指令，生成代码并执行。输出实时显示在界面，用户可随时暂停或修改指令。所有输出自动保存为 HTML 文件，位于 logs/ 目录。
2. 多智能体协作
   对于复杂任务，Agent Zero 会创建子智能体处理子任务。例如，指令“分析网站流量并生成报告”可能分解为“收集数据”和“生成图表”两个子任务。用户可在界面查看每个智能体的执行过程。
3. 自定义工具
   用户可通过 /prompts 目录创建自定义工具。编辑 agent.system.md 文件，定义工具功能和调用方式。例如，添加一个工具执行特定 API 调用，Agent Zero 会根据提示自动调用。
4. 记忆功能
   Agent Zero 保存历史任务和解决方案到记忆目录。用户可通过 Web 界面加载历史记录，快速复用之前的代码或方案。更改 embedding_llm 需清空记忆目录，避免向量数据库冲突。
5. 网络安全任务（Hacking Edition）
   使用 Hacking Edition 镜像，输入网络安全相关指令，如“扫描目标网络漏洞”。Agent Zero 会基于 Kali Linux 工具生成并执行命令。注意：仅在合法授权环境下使用。

注意事项

• 始终在 Docker 容器中运行 Agent Zero，避免直接操作主机系统，以防意外修改系统配置。
• 保存 .env 文件，包含 API 密钥和设置，避免更新时丢失。
• 检查 requirements.txt 是否有新依赖，更新时运行：

  pip install -r requirements.txt
  

应用场景

1. 自动化脚本开发
   开发者输入“编写脚本批量重命名文件”，Agent Zero 生成并执行代码，实时显示结果，适合快速原型开发。
2. 数据分析与报告
   用户指令“分析 CSV 文件并生成柱状图”，Agent Zero 处理数据并输出可视化结果，适用于数据科学家。
3. 网络安全测试
   使用 Hacking Edition，输入“测试服务器端口开放情况”，Agent Zero 执行扫描并生成报告，适合安全工程师。
4. 个人任务助理
   非技术用户输入“整理日程并发送邮件提醒”，Agent Zero 自动完成任务，适合日常办公。

QA

1. Agent Zero 适合非技术用户吗？
   是的。Agent Zero 通过自然语言指令操作，无需编程技能。用户只需清晰描述任务，界面直观易用。
2. 如何确保运行安全？
   使用 Docker 容器隔离运行环境，避免影响主机系统。不要在未隔离环境中运行，以防意外修改文件或配置。
3. 可以离线使用吗？
   是的。如果使用本地模型（如 Ollama），Agent Zero 可离线运行。但在线搜索功能需联网。
4. 如何自定义智能体行为？
   编辑 /prompts/default/agent.system.md 文件，调整系统提示，定义智能体行为和工具使用方式。