J.A.R.V.I.S.

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Just A Rather Very Intelligent System

「随时为您效劳，先生。」

一个为个人电脑打造的 AI Agent 智能管家 —— 致敬《钢铁侠》里的贾维斯。与你对话、帮你操作电脑、常驻后台听你召唤、能听会说。它把「终端原生、工具驱动、可扩展」的智能助手带到你自己的个人电脑系统中。

平台支持
安装
快速开始
配置指南
核心概念
- 五层权限系统
- 上下文压缩
- 工具延迟加载
- 记忆系统
- Skill 技能包
- MCP 集成
REPL 命令参考
模型管理
深度思考模式
安全性
性能优化
语音功能
- 语音对话 /voice
- 实时双工 /talk
- TTS 朗读 /say
- 录音识别 /listen
图片输入
GUI 自动化
桌面入口（三栏工作台）
外部前端接入（serve 模式）
多 Agent 协作
插件系统
CLI-Anything 外部软件控制
邮件发送
开发服务器
工具错误自愈
目录结构
测试与 CI
自动发布流程
开发路线
许可证
反馈声明
开发参考

平台支持

功能	Windows	macOS	Linux
REPL 对话 + 文件/命令工具	✅	✅	✅
LLM Provider（OpenAI / Anthropic / DashScope）	✅	✅	✅
MCP 集成 / 会话记忆 / 上下文压缩	✅	✅	✅
Rich 终端 UI + 启动动画	✅	✅	✅
语音对话 `/voice`（STT + TTS）	✅	✅	✅
实时双工语音 `/talk`（全双工）	✅	✅	✅
三栏工作台窗口（方舟反应炉动画）	✅	✅	✅
外部前端接入（`--serve` headless WS API）	✅	✅	✅
鼠标 / 键盘 / 截屏（pyautogui）	✅	✅¹	✅²
摄像头 / 视觉监控	✅	✅	✅
桌面图标启动三栏工作台（`--gui`）	✅	✅	⚠️ 终端内运行³
开机自启	✅ Startup	✅ LaunchAgent	❌ 手动 systemd
桌面快捷方式	✅ .lnk	✅ .command	⚠️ 终端内运行⁴
全局热键	✅	❌	⚠️ 需 root

¹ macOS 需在「系统设置 → 隐私与安全 → 辅助功能」中授权终端/Python ² Linux 鼠标键盘操作需 DISPLAY 环境变量（X11/Wayland 桌面环境） ³ Linux 桌面入口在终端内以工作台窗口运行（关窗口即退出） ⁴ Linux 桌面快捷方式双击会在终端内以 REPL 对话界面运行 jarvis（等同 Windows 的 cmd 窗口运行，关窗口即退出）

⚠️ 重要提示：本项目在 Windows 上完成全部功能开发与实机验证。macOS 和 Linux 仅做了代码层面的适配，未经过完整实机测试，可能存在未发现的兼容性问题。建议优先在 Windows 上使用 J.A.R.V.I.S. 以获得最佳体验。

安装

从 PyPI 安装（推荐）

# 一键安装全功能（语音 + GUI + daemon + MCP + 浏览器 + 摄像头/视觉 + 实时聊天窗口）
pip install "jarvis-agent[all]"

# 仅安装核心对话功能
pip install jarvis-agent

从 GitHub 安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/aceFelix/jarvis.git
cd jarvis

# 安装核心包（开发模式）
pip install -e .

# 开发模式全功能
pip install -e ".[all]"

注意：jarvis 命令入口生成在当前环境的 Scripts/bin 目录。在 venv 里安装后必须先激活虚拟环境，否则终端会报 jarvis: command not found：

Windows Git Bash：source .venv/Scripts/activate

Windows PowerShell：.venv\Scripts\Activate.ps1

Linux/macOS：source .venv/bin/activate

用 uv 安装（更快）

uv 是 Rust 编写的高性能 Python 包管理器，推荐新用户尝试：

# 作为全局工具安装
uv tool install "jarvis-agent[all]"

# 之后直接用
jarvis

用 npm 安装

通过 npm 一键安装：

npm install -g @acefelix/jarvis

# 之后直接用
jarvis

环境要求：

Node.js ≥ 18（推荐 Node 20 LTS 或更高版本，Node 14/16 已停止维护）

Python 3.11+ 并加入 PATH

npm 包会自动检测 Python 环境并通过 pip 安装 jarvis-agent[all]。

默认安装路径

安装方式决定程序本体的位置（跟随 Python / 包管理器），而用户数据统一存放在 ~/.jarvis（与 Python 无关）。

程序本体：

安装方式	包（agent）位置	命令入口 `jarvis`
pip（系统 Python）	`Python安装目录\Lib\site-packages`（Windows） `/usr/lib/python3.x/site-packages` 或 `~/.local/lib/python3.x/site-packages`（Linux/macOS）	`Python安装目录\Scripts\jarvis.exe`（Windows） `~/.local/bin/jarvis`（Linux/macOS）
pip（venv 虚拟环境）	`<虚拟环境>\Lib\site-packages`（Windows） `<虚拟环境>\lib\python3.x\site-packages`（Linux/macOS）	`<虚拟环境>\Scripts\jarvis.exe`（Windows） `<虚拟环境>\bin\jarvis`（Linux/macOS）
GitHub 开发模式（`pip install -e .`）	editable 安装，`agent` 包直接指向克隆的源码目录	同上（Scripts/bin 下生成入口）
uv（`uv tool install`）	Windows: `%APPDATA%\uv\tools\jarvis-agent` Linux/macOS: `~/.local/share/uv/tools/jarvis-agent`（uv 管理的隔离 venv）	`~/.local/bin/jarvis`（uv 自动链接）
npm（`npm install -g`）	npm 包本体在全局 node_modules（Windows: `%APPDATA%\npm\node_modules`；Linux/macOS: `/usr/lib/node_modules` 或 `~/.npm-global`）；Python 包由 install.js 装到对应 Python 的 site-packages	npm 全局 bin 目录的 `jarvis`（Windows: `%APPDATA%\npm`）

用户数据（所有安装方式统一，卸载/重装不丢）：

内容	路径
配置（`settings.toml`，含 API key）	`~/.jarvis/settings.toml`（Windows: `C:\Users\<用户名>\.jarvis`）
daemon 日志	`~/.jarvis/daemon.log`
插件 / 技能 / 会话记忆	`~/.jarvis/`
截图临时目录	`%TEMP%\jarvis-shots`（Windows）`/tmp/jarvis-shots`（Linux/macOS）

提示：site-packages 路径跟随"执行 pip 的那个 Python"。机器上装了多个 Python（3.11/3.12/3.13）时，用 python -m pip install 可强制绑定当前 python，用 python -m pip show jarvis-agent 查看实际安装位置（Location 字段）。

安装可选功能

jarvis 将不同能力拆分为可选依赖组，按需安装：

依赖组	功能	安装命令
`gui`	鼠标/键盘/截屏/窗口管理	`pip install "jarvis-agent[gui]"`
`browser`	浏览器自动化（Playwright）	`pip install "jarvis-agent[browser]"`
`mcp`	MCP 工具集成	`pip install "jarvis-agent[mcp]"`
`camera`	摄像头拍照	`pip install "jarvis-agent[camera]"`
`vision`	实时视觉监控 + OCR	`pip install "jarvis-agent[vision]"`
`voice`	语音对话 `/voice` + 实时双工 `/talk`（STT+TTS+全双工）	`pip install "jarvis-agent[voice]"`
`daemon`	桌面入口/热键/开机自启	`pip install "jarvis-agent[daemon]"`
`realtime_ui`	三栏工作台窗口（方舟反应炉动画，`--gui`/`--talk`）	`pip install "jarvis-agent[realtime_ui]"`
`all`	上面全部	`pip install "jarvis-agent[all]"`

平台系统依赖

Windows: 无需额外系统依赖，直接 pip install 即可。

三栏工作台窗口需要 Edge WebView2 Runtime（Win10/11 通常已预装），如未安装请从 Microsoft 官网下载。

macOS:

brew install portaudio          # pyaudio 编译依赖（语音功能必需）
# 系统设置 → 隐私与安全 → 辅助功能 → 允许终端/Python（GUI 操作必需）
# 系统设置 → 隐私与安全 → 麦克风 → 允许终端/Python（语音输入必需）

Linux (Ubuntu/Debian):

sudo apt install portaudio19-dev python3-pyaudio  # 语音功能
sudo apt install python3-tk                        # pyautogui 截屏依赖

Linux (Fedora/RHEL):

sudo dnf install portaudio-devel gtk3-devel

快速开始

首次使用（推荐）

jarvis --init

交互式引导：选厂商 → 确认模型 → 选多模态/纯文本 → 输 Key → 自动测试连接 → 保存。支持 11 个厂商（DashScope / DeepSeek / OpenAI / 智谱 / Anthropic / Kimi / MiniMax / SiliconFlow / 小米 MiMo / Google Gemini / 自定义兼容服务）。

手动配置

# 默认接阿里云 DashScope（qwen3.7-plus，多模态视觉模型）
export DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxx
jarvis

Windows PowerShell 用 $env:DASHSCOPE_API_KEY = "sk-xxx" 设置环境变量。

默认配置在 configs/settings.toml，环境变量 JARVIS_* 和 CLI 参数可覆盖。各厂商专属环境变量：DASHSCOPE_API_KEY / DEEPSEEK_API_KEY / ZAI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY / KIMI_API_KEY / MINIMAX_API_KEY / MIMO_API_KEY。

启动后进入 REPL 终端界面，输入问题即可与 AI 对话：

直接输入自然语言，AI 会自动调用工具完成任务
输入 / 弹出命令列表，Tab 键自动补全
Shift+Enter 换行（Windows 终端自动转换）
Ctrl+C 任意阶段中断（LLM 流式输出中 / 工具执行中 / 思考中均可立即停止）

桌面入口：桌面快捷方式（autostart desktop）已于 2026-09 下线，桌面入口由 jarvis-desktop（Electron 桌面应用，独立仓库）接管；本仓库终端内仍可用 jarvis --gui 打开三栏工作台窗口。

依赖健康检查

安装完成后或遇到功能不可用时，运行 --doctor 一键诊断所有依赖状态：

jarvis --doctor

检查内容（用 rich 表格渲染，退出码 0=全部就绪 / 1=有缺失）：

类别	检查项
📦 Python 包	语音 / 系统监控 / GUI 工作台 / 浏览器 / 摄像头 / 视觉监控 / MCP / 实时窗口 / 微信 / LLM 核心等可选包，按 extras 组归类并给出 `pip install` 命令
🔧 系统级依赖	Python 版本（>=3.11） / pip / uv（推荐） / Playwright 浏览器 / Edge WebView2 Runtime（Windows） / 麦克风权限提示
⚙️ 配置状态	`~/.jarvis/settings.toml` 是否存在 / API Key 是否配置（不显示 key 内容） / `permissions.yaml` 是否就绪

包检查用 importlib.util.find_spec 探测，不实际 import，避免触发未安装包的副作用日志。

配置指南

Jarvis 使用三层配置合并：

项目默认配置 — configs/settings.toml（随项目分发）
用户级覆盖 — ~/.jarvis/settings.toml（自动创建，持久化个人设置）
环境变量覆盖 — JARVIS_* 前缀的环境变量（优先级最高）

核心配置项

# ---- LLM ----
provider = "dashscope"          # 模型提供商
api_format = "openai"           # 协议格式（openai / anthropic / dashscope / zai）
model = "qwen3.7-plus"          # 默认模型（多模态视觉）
base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
max_tokens = 20480              # 单次输出最大 Token

# ---- 运行时 ----
workdir = "E:\\J.A.R.V.I.S_Work" # 默认工作目录
permission_mode = "yolo"         # 权限模式（default / plan / accept_edits / yolo）
max_iterations = 50              # 单轮最大工具调用次数

# ---- 语音 ----
[tts]
model = "cosyvoice-v3-flash"     # TTS 模型（v3-flash/v3-plus/v3.5-plus）
voice = "longanlang_v3"          # 音色（/tts-voice 可切换）
volume = 50                      # 音量 0-100
speech_rate = 1.0                # 语速 0.5-2.0
pitch_rate = 1.0                 # 音高 0.5-2.0

[stt]
# 三后端自动适配（根据 model 名）：
#   qwen3-asr-*        → QwenASR（OmniRealtimeConversation，服务端 VAD，质量最高）
#   paraformer-*       → ParaformerSTT（Recognition WebSocket，客户端 VAD，轻量快）
#   fun-asr-realtime   → ParaformerSTT（同为 Recognition 实时识别后端）
#   fun-asr-flash-*    → FunASRFlashSTT（HTTP POST 文件上传，非实时，/voice 体验差）
model = "qwen3-asr-flash-realtime"
max_seconds = 15                  # 单次录音最长秒数
silence_seconds = 1.5             # 静音检测秒数

[voice]
barge_in = false                  # 语音打断：播报中开口自动打断（默认关，避免 PyAudio 冲突）
barge_in_key = true               # 键盘打断：播报中按 ESC 立即停止（默认开）

# ---- 实时双工语音（用户级配置 ~/.jarvis/settings.toml）----
[realtime_talk]
model = "qwen-audio-3.0-realtime-flash"  # DashScope 实时语音模型
voice = "longanqian"                      # 音色

# ---- 上下文压缩 ----
[context]
compaction = true
# 压缩条件：总 token（冻结摘要+活跃窗口+system prompt）≥ context_window × compact_ratio 才压缩，
# 未超比例绝不压缩，用满窗口前半程。
context_window = 128000           # 模型上下文窗口（token），换模型时同步修改，勿设 0
compact_ratio = 0.5               # 触发比例（占窗口百分比），如 0.5 = 超 50% 才压缩
compact_refreeze_growth = 1.25    # 防抖：冻结后总量增长不足此倍数不重复压缩
compact_max_output_tokens = 2048  # 压缩摘要请求的输出 token 上限
tool_result_keep_recent = 4       # 工具结果折叠时保留最近 N 条完整输出（其余缩成一行摘要）

# ---- 桌面入口与热键 ----
[daemon]
hotkey = "ctrl+shift+j"           # 全局热键（召唤三栏工作台，待接线）

📖 完整配置项参见 config-docs/configuration.md；各厂商接入见 config-docs/providers.md；语音配置见 config-docs/voice-setup.md；常见问题见 config-docs/troubleshooting.md。

核心概念

五层权限系统

Jarvis 拥有多层安全防护，确保 AI 不会越权操作你的电脑：

层级	说明
L1 硬阻断	`.ssh`/`.aws`/`.gnupg` 等敏感目录永久拒绝访问；`rm -rf /` 等危险命令永久拦截
L2 路径守护	限制 AI 的文件操作范围，防止读写关键系统目录
L3 命令分类	将命令分为安全/危险/敏感三级，危险命令需确认
L4 权限模式	`default` 逐次确认 / `plan` 只读规划 / `accept_edits` 编辑自动通过 / `yolo` 全自动
L5 用户确认	关键操作（删除文件、执行脚本）弹窗确认

切换权限模式：/mode yolo

上下文压缩

采用分层上下文管理（冻结前缀 + 滑动窗口）——压缩后的摘要锁定为「冻结区」永不修改，后续请求前缀稳定 → LLM 缓存持续命中。

比例触发：总 token（冻结摘要 + 活跃窗口 + system prompt）≥ context_window × compact_ratio（默认 128000 × 0.5 = 64000）才压缩，未超比例绝不压缩，用满窗口前半程；冻结后总量增长不足 compact_refreeze_growth（默认 1.25 倍）不重复压缩（防抖）
冻结策略：压缩后的摘要锁定为「冻结前缀」永不修改，后续请求前缀稳定，LLM 缓存持续命中
图片驱逐：旧图片替换为文字占位符释放 Token（仅作用于活跃窗口）
工具结果折叠：旧工具结果缩成一行摘要（仅作用于活跃窗口）
反应式压缩：遇到 Context Too Long 错误自动压缩后重试
手动触发：/compact

记忆系统

Jarvis 支持多层记忆持久化：

会话记忆：自动保存/恢复对话历史。/save /load /sessions 管理
长期记忆：~/.jarvis/MEMORY.md（用户级）+ <workdir>/.jarvis/MEMORY.md（项目级），启动时注入系统提示
画像记忆：会话结束后自动用 LLM 提炼你的偏好/习惯/背景（如"习惯熬夜""主力 GLM"），存 ~/.jarvis/memory/profile.json，下次会话限额注入系统提示——Jarvis 越用越懂你。后台异步提炼（默认 600 秒节流，可用 profile_refine_interval 配置，不影响响应速度）+ 每日凌晨维护（过时记忆自动衰减淡忘）。 /memory 查看 / /memory add 手动添加 / /memory del 删除 / /memory refine 立即提炼。可在 settings.toml [memory.refine] 配置独立便宜模型跑提炼。 /memory sync 可把本地画像同步到 aceFelix 知识图谱（先预览后确认，图谱为唯一事实源）
知识图谱画像桥：[profile_bridge] enabled = true 后，启动时经 MCP 拉取 aceFelix 知识图谱画像注入系统提示（技能/项目/兴趣等结构化信息，无需重新聊天）；前提：~/.jarvis/mcp.json 已配置 acefelix-knowledge server
自动恢复：异常退出后下次启动自动提示恢复

Skill 技能包

通过 Skill 文件为 AI 注入专业知识和工作流程：

~/.jarvis/skills/<name>/SKILL.md        # 用户级技能包
<workdir>/.jarvis/skills/<name>/SKILL.md # 项目级技能包

SKILL.md 包含：

Frontmatter：name / description / when_to_use / trigger_words
正文：Markdown 格式的专业知识指令

查看已加载技能：/skills

工具延迟加载

Jarvis 集成 100+ 工具后，采用分组延迟加载策略控制请求体积：

核心工具（~15 个）：Bash / FileRead / FileEdit / WebSearch 等高频工具始终携带
延迟工具（~80 个）：MCP / GUI / 浏览器 / 摄像头 / 协作工具等仅发名字摘要
ToolSearch：模型需要延迟工具时搜索关键词加载完整 Schema，下轮即可调用
纯聊天检测：短问候（"你好"、"在吗"）发 0 工具，秒回

参考 Claude Code deferred tool loading 机制，兼顾功能完整性与响应速度。

MCP 集成

支持 Model Context Protocol 接入外部工具：

配置文件：~/.jarvis/mcp.json
工具命名：mcp__<server>__<tool> 格式注册
默认 ASK 权限（外部进程），yolo 模式可放宽
查看状态：/mcp

REPL 命令参考

启动后输入 / 弹出命令列表，Tab 键自动补全：

对话控制

命令	说明
`/help` `/h`	查看所有命令帮助
`/exit` `/quit` `/q`	退出贾维斯
`/reset` `/clear`	清空对话历史，重新开始
`/compact`	手动压缩上下文（摘要旧消息节省 Token）
`/cost`	显示本会话 token 用量与估算成本（含 system prompt 统计、缓存命中率）
`/context`	查看上下文窗口使用情况（按角色分组统计，含 system prompt token）
`/rewind [n]`	回退最近 n 条消息（默认 1 条）
`/diff [path]`	显示工作目录的 git diff（可指定路径）

模型管理

命令	说明
`/model <前缀>`	前缀匹配切换模型（支持模糊输入，多匹配时弹选择器）
`/models`	交互式模型管理（↑↓选择、Enter切换、空格编辑配置，按厂商分组）
`/think`	开关深度思考模式（`/think on` / `/think off`）

权限控制

命令	说明
`/mode <模式>`	切换权限模式（default / plan / accept_edits / yolo，无参时弹选择器）
`/tools`	列出所有可用工具

会话管理

命令	说明
`/save [名称]`	保存当前会话
`/load <前缀>`	前缀匹配加载已保存会话
`/loads`	列出并交互选择已保存会话
`/sessions` `/ls-sessions`	列出所有已保存会话

记忆与知识

命令	说明
`/memory`	画像记忆管理（查看/add/del/clear/refine；`file` 看长期记忆文件）
`/skills`	列出已加载的技能包

语音功能

命令	说明
`/voice`	进入语音对话模式（连续 STT→LLM→TTS 循环）
`/talk`	进入实时双工语音对话（终端内全双工，说话即可打断）
`/tts-voice [前缀]`	切换/添加 TTS 音色（仅 DashScope）
`/say <文本>`	TTS 朗读指定文字
`/listen` `/mic`	录音并识别为文字

图片输入

命令	说明
`/image <路径>` `/img <路径>`	添加本地图片到待发送列表
`/paste` `/p` `/clipboard`	添加剪贴板图片到待发送列表

图片在下次发送消息时自动附带。支持格式：PNG / JPG / WEBP / BMP。自动缩放到最长边 1280px。

多 Agent 与插件

命令	说明
`/agents`	查看多 Agent 团队状态与成员
`/tasks`	查看共享任务列表进度
`/plan`	切换规划模式（进入/退出只读规划）
`/plugin` `/plugins`	列出已安装插件（Plugin 系统）
`/plugin search [关键词]`	搜索 Plugin 系统市场
`/plugin install <名称>`	安装 Plugin 系统的插件
`/plugin uninstall <名称>`	卸载 Plugin 系统的插件
`/plugin info <名称>`	查看 Plugin 插件详情
`/plugin update`	检查 Plugin 插件更新
`/plugin enable <名称>`	启用被禁用的 Plugin 插件
`/plugin disable <名称>`	禁用 Plugin 插件，不卸载
`/plugin create <名称>`	创建 Plugin 插件脚手架
`/plugin validate <路径>`	校验 plugin.json 合法性
`/cli_anything` `/harnesses`	列出已安装 CLI-Anything harness
`/cli_anything market`	列出市场可用 harness
`/cli_anything install <id>`	安装指定 harness
`/cli_anything uninstall <id>`	卸载指定 harness
`/cli_anything enable <id>`	启用被禁用的 harness
`/cli_anything disable <id>`	禁用 harness，不卸载
`/cli_anything create <id>`	创建 harness 脚手架
`/cli_anything validate <路径>`	校验 SKILL.md 合法性

MCP 工具

命令	说明
`/mcp`	查看 MCP server 连接状态与工具列表

系统与诊断

命令	说明
`/init`	交互式首次配置引导（选厂商→输Key→测试→保存）
`/doctor`	查看自愈统计与系统诊断
`/config [show]`	查看当前生效的完整配置（LLM/语音/权限/MCP/自定义模型等）
`/server [目录]`	一键启动前端开发服务器
`/connect-phone` `/phone`	跨设备协同（手机扫码连接当前会话）
`/connect-wechat` `/wechat`	微信扫码连接 JARVIS（通过 ClawBot 在微信中对话）
`/disconnect-wechat`	断开微信 ClawBot 连接
`/verbose`	开关详细输出（token 统计、缓存命中等）

已加载的 Skill 也可直接作为斜杠命令调用：/<skill-name> [参数]（动态技能分发）。

模型管理

内置模型

开箱即用，接入阿里云 DashScope：

qwen3.7-plus — 通义千问 3.7 Plus（默认，多模态视觉）
qwen3.6-plus — 通义千问 3.6 Plus
qwen3.6-flash — 通义千问 3.6 Flash（快速响应）
qwen3.5-plus — 通义千问 3.5 Plus
qwen3.5-flash — 通义千问 3.5 Flash（快速响应）

添加自定义模型

通过 /models 命令交互式添加自定义模型，支持四种接口类型：

接口类型	适用模型	说明
OpenAI 兼容	DeepSeek / GPT-4o / 各类兼容服务	标准 OpenAI API 格式
Anthropic 兼容	Claude 系列	Anthropic Messages API 格式
DashScope SDK	qwen 系列原生协议	支持 MultiModalConversation 和 Generation 双端点
智谱 ZhipuAi SDK	GLM 系列原生协议	绕过 OpenAI 兼容层，获得更稳定的响应

配置会自动保存到 ~/.jarvis/settings.toml 的 [llm.custom_models] 中，重启后保持。

自定义模型配置示例

[llm.custom_models."deepseek-v4"]
api_format = "openai"
base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
api_key = "sk-your-deepseek-key"
model_type = "text"              # "text" 纯文本 / "multimodal" 多模态

[llm.custom_models."glm-4.7-flash"]
provider = "zhipu"
api_format = "zai"
api_key = "sk-your-zhipu-key"
model_type = "text"              # GLM-4.7-flash 为纯文本模型

深度思考模式

启用后，模型在每次回复前先输出 reasoning_content（思考过程），形成完整的 Think → Act → Observe ReAct 循环。

视觉效果：思考内容在终端显示为暗色面板「💭 思考过程」
运行中开关：/think on / /think off（无需重启）

配置项：

enable_thinking = true
thinking_budget = 800  # 思考过程 Token 上限

厂商适配：采用 ThinkingConfig 配置表驱动，各厂商思考参数自动注入：
- Qwen / DashScope：enable_thinking=True + thinking_budget（extra_body）
- DeepSeek：thinking={"type": "enabled"} + reasoning_effort=high（extra_body）
- 智谱 GLM：thinking={"type": "enabled"} + reasoning_effort=high（extra_body）
- OpenAI / Moonshot 等不支持思考的厂商自动跳过
语音模式：自动关闭思考（降低首字延迟）

安全性

API Key 加密存储

J.A.R.V.I.S 使用操作系统原生凭据管理器加密存储 API Key，替代 TOML 文件明文：

Windows：Windows Credential Manager（WinVaultKeyring）
macOS：Keychain
Linux：Secret Service / KWallet

存储时优先写入 keyring，失败降级到 TOML 明文。读取时按环境变量 → keyring → TOML 优先级查询。

操作审计日志

所有工具调用自动记录到 ~/.jarvis/tool_audit.jsonl：工具名、参数、权限模式、耗时、成功/失败、写操作标记。yolo 模式下的 FileWrite / Bash / DeleteFile 等写操作特别标记。

敏感字段脱敏

/config show、/doctor、错误提示中所有 API Key 自动脱敏为 sk-xxxx...xxxx。

性能优化

优化	说明
MCP 连接并行化	7 个 server 并发连接，启动时间从 ΣT 降到 max(T)
HTTP 连接池复用	所有 Provider 共享 httpx.AsyncClient，切换模型不重建 TCP 连接
工具注册缓存	`build_default_registry()` 结果由 `@lru_cache` 缓存，多处调用仅执行一次
实时语音延迟加载	先连 WebSocket 显示"已连接"，MCP 工具后台加载完热更新
工具延迟加载	14 核心工具始终携带，~80 延迟工具按需搜索，纯聊天零工具

语音功能

Jarvis 提供两套独立的语音系统：

模式	技术路线	特点
`/voice` 语音对话	STT → LLM → TTS 管线	识别→思考→朗读，逐轮对话
`/talk` 实时聊天	全双工 WebSocket 直连	边说边听，AI 说话时可打断

两套系统独立运行，但共用麦克风硬件。同时开启可能导致 PyAudio 设备冲突。

语音对话 `/voice`

进入语音对话模式后，形成 听 → 想 → 说 闭环：

🎤 聆听 → STT 识别 → LLM 思考回答 → TTS 朗读 → 🎤 聆听 → ...

语音输入：三种 STT 后端可选，修改 settings.toml 中 [stt].model 切换：

配置 model	后端类	协议	特点
`qwen3-asr-*`	QwenASR	WebSocket（OmniRealtimeConversation）	服务端 VAD，质量最高，中英混合强
`paraformer-*`	ParaformerSTT	WebSocket（Recognition）	客户端 VAD，轻量快速
`fun-asr-realtime`	ParaformerSTT	WebSocket（Recognition）	实时识别，与 paraformer 同后端
`fun-asr-flash-*`	FunASRFlashSTT	HTTP POST（文件上传）	非实时，/voice 循环体验差，不推荐

语音输出：两种 TTS 模式
- CosyVoiceTTS：整段合成播放（cosyvoice-v3-flash / v3-plus / v3.5-plus）
- StreamTTSPlayer：WebSocket 流式合成，LLM 逐句输出 → 即时合成播放，首句延迟 ~500ms
- 默认音色 longanlang_v3；内置 7 个音色，/tts-voice 可切换或添加自定义音色
打断机制：ESC 键打断当前 AI 播报，或说"退下"退出语音模式
思考隔离：思考过程只显示在终端面板，不进入 TTS
内容清洗：自动过滤代码块、表格、链接等不适合朗读的内容

实时双工 `/talk`

基于 DashScope 实时语音 WebSocket 服务（qwen-audio-3.0-realtime-flash）：

全双工通信：麦克风音频流实时送入模型，同时接收 AI 语音输出
smart_turn 轮次检测：融合声学感知与语义理解判断说话边界，无意义附和声不会打断对话
AEC 回声消除：基于 WebRTC AEC3，消除扬声器回声，外放不戴耳机也不会自言自语，同时保留开口打断能力
Function Calling：模型可自主调用工具获取实时信息。内置时间查询工具，并自动接入 ToolRegistry 全部工具（文件读写、Bash、Glob、Grep、WebSearch、SendEmail 等）。模型根据 instructions 自主判断高风险操作，先用语音询问用户确认后再执行
纯终端 UI：直接在终端内运行全双工对话，转录文字流实时显示，支持随时打断（2026-09 起不再弹出 pywebview 独立窗口）
图形化实时聊天：由三栏工作台（--gui 中栏实时模式，方舟反应炉动画）与 jarvis-desktop 桌面应用承担
退出方式：ESC 键或说"退下"

AEC 依赖：实时聊天回声消除依赖 aec-audio-processing（WebRTC AEC3 Python 绑定）和 numpy，已包含在 [voice] 可选依赖组中。未安装时自动降级为仅 smart_turn 语义防回声模式。

TTS 朗读 `/say`

/say 你好，我是贾维斯

将文字转为语音朗读。使用 DashScope CosyVoice 引擎。

录音识别 `/listen`

/listen      # 录音并输出识别文本
/mic         # 别名

图片输入

Jarvis 支持在对话中附带图片（需要多模态视觉模型，如 qwen3.7-plus）：

/image C:\Users\me\photo.png   # 添加本地图片
/img C:\Users\me\photo.png     # 别名
/paste                          # 添加剪贴板中的图片
/p                              # 别名

图片加入待发送列表，下次发送消息时自动附带
支持 PNG / JPG / WEBP / BMP 格式
自动缩放到最长边 1280px，JPEG 质量 85
剪贴板图片会自动检测并去重（MD5 判断）

GUI 自动化

Jarvis 可以直接控制鼠标、键盘、窗口和屏幕，像人一样操作电脑 GUI。安装 gui 依赖组后自动启用：

pip install "jarvis-agent[gui]"

基础操作

工具	能力
GetScreenSize	查询屏幕分辨率
ScreenShot	全屏/局部截图，图片直接回传给模型
MouseClick	在屏幕绝对坐标点击（支持左/右/中键、双击）
MouseDrag	从一个坐标拖拽到另一个坐标（文件、滑块、调整大小）
MouseMove	移动光标
MouseScroll	滚轮滚动
TypeText	输入文字（ASCII 打字，中文走剪贴板粘贴）
KeyTap	按键/组合键（如 `["ctrl","s"]`）

多窗口协调

操作具体应用窗口时，建议先聚焦窗口，再用窗口相对坐标操作：

1. WindowFocus(title="Chrome")      # 激活窗口
2. WindowRect(title="Chrome")       # 获取窗口屏幕绝对坐标
3. WindowClick(title="Chrome", x=100, y=50)  # 在窗口内相对坐标点击

这样即使窗口被移动过，WindowClick 仍能通过相对坐标准确点击。

等待与视觉定位

工具	能力
WaitFor	等待屏幕/区域出现目标图片，或等待画面发生变化
VisualClick	用模板匹配找图标/按钮并自动点击

视觉定位适合按钮/图标位置不固定的场景：传入目标小图，Jarvis 会自动在屏幕上找到匹配位置并点击，避免写死坐标的脆弱性。

右键菜单

MouseClick 支持 button=right。右键弹出菜单后，可配合 KeyTap 用方向键选择菜单项并按 Enter 确认。

使用原则

先看再动：操作前先用 ScreenShot 看清屏幕，不要盲点坐标。
小步验证：完成一步后截图确认结果，再执行下一步。
危险操作需确认：点击、输入、关窗口等会改状态的操作默认需要用户确认（yolo 模式可关闭）。

桌面入口（三栏工作台）

jarvis --gui           # 启动三栏工作台窗口（--talk 与 --gui 等价）

双击桌面「JARVIS」图标（或开机自启）打开单窗口三栏工作台：透明背景透出桌面，方舟反应炉淡蓝动效居中律动（核心呼吸 + 三角线圈轮流点亮，说话时加速）。

左栏：模式切换（💬 文本 / 🎙️ 实时）+ 三面板切换（📜 历史会话 ⇄ 🤖 模型 ⇄ 🎵 音色）
中栏：气泡对话流（流式渲染 + 工具卡片折叠）+ 文本输入框，支持历史会话恢复
右栏：CPU / 内存 / 磁盘实时指标
窗口行为：无边框铺满工作区启动（不盖任务栏；自绘标题栏可拖动，带最小化/关闭按钮，不提供全屏）、单实例（二次双击唤起已驻留窗口）
日志位于 ~/.jarvis/workbench.log

📌 架构说明：原「无窗口 daemon + 托盘遥控」常驻模式（--daemon、pystray 托盘菜单、托盘语音/文本终端派生）已于 2026-08 下线；原 --talk 独立实时窗口已合并进工作台。定时提醒/每日简报等主动感知服务已由 jarvis-desktop 桌面壳（serve 宿主 ProactiveHub）接线播报（详见下文「主动提醒系统」）；pywebview 工作台宿主暂未接。完整开发计划见 docs/plans/workbench-gui.md。

开机自启

python -m agent.daemon.autostart install            # 安装开机自启
python -m agent.daemon.autostart uninstall          # 卸载开机自启
python -m agent.daemon.autostart status             # 查看状态

平台	开机自启
Windows	Startup 文件夹 .lnk（指向静默 VBS，打开三栏工作台）
macOS	LaunchAgent plist（`launchctl load`）
Linux	不支持（提示手动 systemd）

📌 桌面快捷方式（desktop / desktop-uninstall / desktop-status 子命令）已于 2026-09 下线：桌面入口由 jarvis-desktop 桌面应用接管，旧桌面图标与桌面应用功能冲突。存量桌面 JARVIS.lnk 可直接手动删除。

实时双工配置

在 ~/.jarvis/settings.toml 中配置：

[realtime_talk]
api_key = "sk-xxx"              # DashScope API Key（实时语音必需）
model = "qwen-audio-3.0-realtime-flash"
voice = "longanqian"

api_key 用于 /talk 实时双工语音鉴权（映射到 dashscope_api_key）。不配置时回退到 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量；当前 LLM 厂商就是 dashscope 时也可直接复用主 api_key。不会借用 deepseek/openai 等其它厂商的 key（2026-09 起防呆 fail-fast：缺配置时直接给出中文配置指引，不发起注定被 1007 Access denied 拒绝的连接）。

全局热键（保留）

全局热键能力已保留（Windows 默认用原生 RegisterHotKey），预留新一代 GUI 工作台的「热键召唤窗口」场景：

[daemon]
hotkey = "ctrl+shift+j"        # 全局热键
hotkey_native = true            # Windows 优先使用 RegisterHotKey（更快）
hotkey_debounce_ms = 200        # 去抖毫秒，防止一次按下触发多次

REPL 仍可用 --quick 快速启动，跳过开机动画、MCP、LSP 等可选初始化，首次调用相关命令时再懒加载：

jarvis --quick                # REPL 快速启动

系统资源监控（休眠态）

监控能力代码完整保留（agent.core.daemon.monitor），原由常驻 daemon 拉起，当前处于休眠态，将由新一代 GUI 工作台重新接线。配置项预留：

[monitor]
enabled = true
cpu_threshold = 85.0       # CPU 超 85% 持续 30s 告警
memory_threshold = 90.0    # 内存超 90% 告警
disk_threshold = 10.0      # 磁盘剩余低于 10% 告警
check_interval = 10        # 检查间隔（秒）
alert_cooldown = 600       # 同类告警冷却（10 分钟）
# P2-3 增强
disk_trend_days = 7        # 磁盘趋势预测：预测几天后将满
high_cpu_duration = 600    # 异常进程：CPU > 50% 持续多少秒通知
work_break_interval = 7200 # 连续工作 2 小时提醒休息

主动提醒系统（P2-3，已接线）

主动感知能力（agent.core.daemon 下 Scheduler / ProactiveEngine / DeadlineTracker）原由常驻 daemon 拉起，2026-08 随托盘下线休眠，2026-09 已由 serve 宿主的 ProactiveHub 重新接线：每日简报 / 对话内「提醒我」定时任务 / 截止日期检查到期后，经 proactive_notify 事件推给 jarvis-desktop 桌面壳播报（聊天气泡 + Windows 系统通知）。因 serve 随桌面壳启停，播报仅在 --serve / 桌面壳运行期间生效（错过依赖 schedule.json 补偿 + 简报补播窗口，默认 2 小时、briefing_catchup_window_min 可配）；pywebview 工作台宿主与日历集成暂未接（二期）。详见 docs/plans/proactive-desktop.md。能力清单：

每日简报：每天 08:30 自动播报今日概览（待触发提醒、节假日、系统状态、截止日期、日历事件）。

截止日期追踪：对贾维斯说“下周五之前交项目报告”，自动注册截止日期，分级提醒（提前 7/3/1/0 天 + 逾期每天）。

提醒升级：提醒触发后未确认会自动重复通知（5→10→20 分钟，最多 3 次），说“知道了”即可确认。

日历集成（可选）：读取 Outlook/ICS 日历事件，在简报中展示 + 提前 30 分钟提醒。

[daemon]
briefing_enabled = true
briefing_time = "08:30"    # 每日简报时间
briefing_catchup_window_min = 120  # 简报补播窗口（分钟）：错过 ≤ 此值启动补播一次；≤0 关闭

[deadline]
enabled = true
check_time = "09:00"       # 每日检查截止日期的时间

[calendar]
enabled = false            # 日历集成（需配置 Outlook 或 ICS）
backend = "auto"           # auto / outlook / ics
ics_path = ""              # 本地 .ics 文件路径
ics_url = ""               # 远程 .ics 订阅 URL
remind_minutes_before = 30

Agent 工具：

工具	说明
`ScheduleReminder`	安排定时提醒（“明天 3 点提醒我开会”）
`AddDeadline`	注册截止日期（“下周五之前交报告”）
`ListDeadlines`	查看活跃截止日期
`CompleteDeadline`	标记截止日期完成
`AcknowledgeReminder`	确认提醒（停止升级重复通知）

跨设备协同（P3-1）

在终端输入 /connect-phone，电脑端会显示一个二维码，手机扫码即可连接当前 JARVIS 会话，出门在外也能远程操控电脑。

[bridge]
http_port = 8765               # PWA 页面端口
ws_port = 8766                 # WebSocket 通信端口
token = ""                     # 认证 token，留空自动生成

使用方式：

在 JARVIS 终端输入 /connect-phone
终端显示二维码和访问地址
手机和电脑连同一局域网 Wi-Fi
手机扫码或手动访问 URL 开始对话

终端效果示例：

🌐 跨设备协同已启动
   手机访问: http://192.168.1.100:8765/?token=a1b2c3d4e5f6g7h8
   手机和电脑需在同一局域网（Wi-Fi）

████  ████  █  ████  ████
█  █  █  █  █  █     █  █
...

提示: 手机扫码或手动访问上方 URL 即可开始对话
      输入 /connect-phone 可重新生成二维码

核心特性：

共享会话：手机端与电脑端共享同一对话历史，手机上发的消息会同步到电脑终端
权限隔离：手机端默认 PLAN 模式（只读），写操作需手机端确认
流式输出：JARVIS 回复实时推送到手机端，支持 Markdown 渲染
工具调用可视化：手机端可查看工具调用过程和结果
Token 认证：每次 /connect-phone 自动生成 token，防止未授权访问
中断支持：手机端可随时中断 JARVIS 的回复
终端会话生命周期：随当前 JARVIS 终端退出而关闭

外网访问需配合内网穿透（如 frp、Cloudflare Tunnel）。

微信 ClawBot 接入

在终端输入 /connect-wechat，扫码连接微信 ClawBot，之后在微信中发消息即可与 JARVIS 对话（含完整工具调用能力）。

使用方式：

在 JARVIS 终端输入 /connect-wechat
终端显示二维码（或扫码链接）
手机微信扫码并确认连接
在微信中找到 ClawBot 发消息即可对话

核心特性：

官方接口：基于腾讯 iLink Bot API，安全合规不封号
完整能力：微信端可使用 JARVIS 全部工具（文件、命令、搜索等）
共享会话：微信对话与电脑终端共享同一对话历史
24h 续期：连接有效期 24 小时，到期前终端提醒重新扫码
长消息分段：超过 2000 字自动分段发送

依赖：pip install "jarvis-agent[wechat]"（aiohttp + qrcode）

需微信版本 ≥ 8.0.70，设置 → 插件中可看到 ClawBot。

安全沙箱执行（P3-8）

高风险操作在隔离环境中运行，防止误操作破坏系统。跨平台支持：

平台	沙箱机制	说明
Windows	Job Object	内存/进程数限制，KILL_ON_JOB_CLOSE 终止进程树
Linux	resource.setrlimit	RLIMIT_AS/CPU/NPROC 资源限制
macOS	sandbox-exec + rlimit	Apple Sandbox 命令包装 + 资源限制

四级风险分类：

风险等级	策略	示例命令
LOW	直接放行	ls, cat, git status
MEDIUM	沙箱开启时自动放行	npm install, git commit, python script.py
HIGH	强制沙箱 + 文件快照	rm, del, git push --force
CRITICAL	沙箱 + 快照 + 用户确认	rm -rf, sudo, format, reg delete

文件快照保护：高风险操作前自动备份目标文件，操作失败可回滚（~/.jarvis/sandbox_snapshots/）。

审计日志：所有沙箱操作记录到 ~/.jarvis/sandbox_audit.jsonl，支持统计查询。

[sandbox]
enabled = false              # 总开关
max_memory_mb = 512          # 沙箱内最大内存（MB）
max_cpu_seconds = 60         # 最大 CPU 时间（秒）
max_processes = 10           # 最大子进程数（防 fork bomb）
timeout = 120                # 命令总超时（秒）
block_network = false        # 是否阻断网络
auto_allow_medium = true     # 沙箱开启时自动放行中等风险
audit = true                 # 记录审计日志
max_snapshots = 20           # 文件快照最大保留数
excluded_commands = []       # 不走沙箱的命令（如 ["docker", "wsl"]）

外部前端接入（serve 模式）

jarvis --serve         # 启动 headless API 服务（不渲染本地 UI，供外部前端接入）

--serve 把 J.A.R.V.I.S 的对话引擎以 WebSocket API 形式对外服务，供 jarvis-desktop（Electron 桌面壳，独立仓库）等外部前端接入。它与 --gui/--talk 互斥：后者在本进程内渲染 pywebview 工作台，--serve 不渲染任何本地 UI，只装配与工作台完全相同的引擎零件（ChatEngine + WorkbenchAPI + MetricsCollector），经 DesktopBridgeServer 以 WS 事件流对外服务。

绑定收敛：仅监听 127.0.0.1 + 系统分配的随机端口，不对局域网暴露（这是与手机协同模式 0.0.0.0 + 固定端口的关键差异）。
token 认证：WS 连接须带 token（ws://127.0.0.1:<port>/?token=xxx），token 错误服务端以 4401 关闭。
就绪握手：进程就绪后向 stdout 打印单行 JSON，外部宿主（Electron 主进程）逐行解析：
```
{"type": "jarvis-serve-ready", "port": 51234, "http_port": 51235, "token": "<hex>", "pid": 999}
```
停机信号：stdin EOF（父进程退出 / 杀管道）或 SIGINT 触发优雅停机（先关传输层，再停采集与引擎）。
依赖：websockets 已为核心依赖（随 pip install 自动安装，2026-09 起）；仍保留缺失降级：import 失败时以退出码 3 报错退出。
主动播报（已接线）：serve 宿主装配 ProactiveHub（复活 2026-08 下线托盘时休眠的主动感知套件），每日简报（默认 08:30）/ 对话内“提醒我”定时任务 / 截止日期检查到期后经 proactive_notify 事件推给桌面壳（聊天气泡 + 系统通知）。因 serve 随桌面壳启停，错过依赖 schedule.json 错过补偿 + 简报补播窗口（默认 2 小时、briefing_catchup_window_min 可配）。
半双工语音（已接线）：/voice 已从 RichCLI 解耦（VoiceSessionEvents 协议 + 双适配器），照 /talk 模式经 serve 桥接进桌面壳：指令 voice.{start,stop,interrupt}、事件 voice_started/stopped/state/user_transcript/ai_text_delta/ai_text，与 /talk 互斥。音频 I/O（STT 录音 / TTS 播放）留在 serve 子进程本机 pyaudio（与桌面壳同机出声），不向桌面壳传音频流；桌面壳只做遥控器 + 状态/文字显示（打断为按钮 + 麦克风 barge-in 双通道）。
停止回复（已接线）：指令 reply.abort 经 ChatEngine.abort_current_reply() 线程安全取消当前 send 任务（不入指令队列，避免串行自死锁）；取消路径仍发 assistant_done 收尾 + info「已停止回复」，Bash 子进程被同步回收不留孤儿。桌面壳发送按钮回复中变「■ 停止」，再点即发此指令。
消息附件（已接线）：message 指令可选 images（[{data: base64, media_type}]，≤8 张）与 files（[{name, content}]，≤5 个文本文件）：图片转 ImageContent 走 vision 链路（与 REPL /image /paste 同一底层），文件由引擎拼进消息正文的「附带文件」代码块（超 2 万字符截断）；上限在 serve/server.py 入队校验快速失败。桌面壳入口为输入栏 📎 按钮（多选）与粘贴事件，纯图片消息也可发送。
右栏五区块（桌面壳）：快捷操作（📸 截屏发送—主进程截屏复用附件链路走 vision／新会话／停止回复／复制最后回复）、任务中心（schedule.list 待触发提醒 + 活跃截止日期倒计时 + 最近简报）、会话与用量（cost.get，口径同 REPL /cost：token 四类累计 + 轮数/消息数）、系统状态三指标卡、运行健康（state.get 的 mcp 连接快照 + 事件日志流）。刷新时机：init 六路齐刷、assistant_done 刷用量、proactive_notify 刷任务列表。
子进程 stdin 隔离（2026-09 修复）：Bash 工具与沙箱执行器创建子进程时显式 stdin=DEVNULL，不再继承宿主 stdin——serve 宿主的 stdin 是 Electron 永不关闭的管道且有 watch 线程阻塞读，MSYS2 bash 继承后会挂死（工具永不返回），见 docs/fixlogs/serve-bash-hang-fix.md。另 ask_user 新增异步版 ask_user_async，权限询问不再阻塞引擎事件循环。

协议契约（指令 / 事件 schema）唯一来源在 agent/serve/protocol.py：20 条桌面指令（message / sessions.* / models.* / voices.* / metrics.get / state.get / schedule.list / cost.get / answer_user / reply.abort / talk.* / voice.{start,stop,interrupt} / proactive.ack）+ 对话流 / 会话 / 提示 / 指标 / 实时语音 / 半双工语音（voice_*）/ 主动播报（proactive_notify）事件。架构细节见 docs/architecture/07-UI层.md 的「外部前端接入（serve 模式）」小节，立项计划见 docs/plans/jarvis-desktop.md 与 docs/plans/proactive-desktop.md。

开发服务器

Jarvis 内置 /server 命令和 DevServer 工具，用于一键启动前端/Node 开发服务器：

/server                                  # 启动当前目录项目
/server jarvis-website                   # 启动指定目录项目
/server --port 3000                      # 指定端口（被占用时自动递增）
/server --command "pnpm run dev"         # 自定义启动命令
/server jarvis-website --port 3000 --wait 15

支持自动识别的项目类型：

项目类型	检测依据	默认命令
Vite	`vite.config.*` 或依赖 `vite`	`npm run dev` / `npx vite --port {port}`
Next.js	`next.config.*` 或依赖 `next`	`npm run dev` / `npx next dev --port {port}`
Nuxt	`nuxt.config.*` 或依赖 `nuxt`	`npm run dev` / `npx nuxt dev --port {port}`
Vue CLI	`vue.config.*` 或依赖 `@vue/cli-service`	`npm run dev` / `npx vue-cli-service serve --port {port}`
Webpack	`webpack.config.*` 或依赖 `webpack`	`npm run dev` / `npx webpack serve --port {port}`
Create React App	依赖 `react-scripts`	`npm start`（自动注入 `PORT`）
Gatsby	`gatsby-config.*` 或依赖 `gatsby`	`npx gatsby develop --port {port}`

特性：

自动检测 package manager：根据 pnpm-lock.yaml / yarn.lock 选择 pnpm / yarn / npm
端口占用自动递增：默认端口被占用时自动找下一个可用端口
日志重定向：stdout/stderr 写入 ~/.jarvis/dev_server_logs/<项目名>_<时间戳>.log
URL 提取：从日志中自动提取 http://localhost:port 返回

AI 工具：DevServer(project_dir=..., port=..., command=...)

工具错误自愈

Jarvis 内置 Tool Self-Healing，工具调用失败时不会立刻把错误抛给 LLM，而是先自动分类、重试、降级或询问用户：

错误分类：网络抖动、API 限流、超时、文件缺失、权限不足、依赖缺失、配置错误等
自动重试：临时网络错误 / 限流按指数退避重试
自动修复：文件缺失时自动创建父目录；超时时自动延长 timeout
用户询问：重试耗尽后询问用户是否再试一次
遥测统计：/doctor 可查看自愈配置、错误分布、最近事件

配置

在 configs/settings.toml 或 ~/.jarvis/settings.toml 中配置：

[self_healing]
enable_tool_self_healing = true
tool_retry_max = 3
tool_retry_backoff_base = 1.0
tool_retry_backoff_max = 30.0

命令

/doctor              # 查看自愈统计与系统诊断

多 Agent 协作

Jarvis 支持派生子 Agent 并行处理复杂任务，以及团队协作模式：

子代理：主 Agent 可创建子代理处理独立的子任务，结果汇总后继续
批量并行：一次调用 Agent 工具可同时派发多个同步子任务，结果按编号聚合
团队模式：创建 Agent 团队，分配不同角色和工具集
后台队友：Agent 工具的 run_in_background=true 模式会创建持久 teammate，加入团队并通过邮箱持续通信
自动任务领取：后台 teammate 空闲时会自动从共享 TaskList 领取 pending 且无阻塞的任务并执行
计划审批：在 PLAN/ASK 权限模式下，teammate 执行写操作前会向 leader 发送 plan_approval_request，leader 审批后才继续
任务管理：共享任务列表，支持依赖链、owner 分配、完成回调
团队状态查询：TeamStatus 工具可查看成员状态、任务统计、未读邮件数
生命周期管理：TaskStop 工具可终止后台 teammate；teammate 每 30 秒发送心跳保活
消息邮箱：Agent 之间通过文件邮箱通信

管理命令：/agents /tasks /plan

典型用法

> 创建 code-review 团队，分配 reviewer 和 tester
> 用 TaskCreate 创建审查任务和测试任务
> 用 Agent run_in_background=true 启动 reviewer/tester
> 队友会自动领取并执行任务，完成后通过邮箱通知 leader
> 用 TeamStatus 查看进度，用 TaskStop 终止队友

详见 docs/architecture/11-多Agent协作.md。

插件系统

Jarvis 有两个独立的插件市场，各自管理：

Plugin 系统（GitHub 插件）

/plugin                       # 列出已安装插件
/plugin search [关键词]        # 搜索 Plugin 系统市场（远程 + 本地）
/plugin install <名称>        # 安装插件
/plugin uninstall <名称>      # 卸载插件
/plugin info <名称>           # 查看插件详情
/plugin update                # 检查插件更新

Plugin 系统默认同时搜索远程 marketplace.json 和本地插件市场目录。本地市场在 configs/settings.toml 的 [plugins] 表中配置：

[plugins]
marketplace_local = "../jarvis-plugins"

支持两种本地目录结构：

扁平布局：<marketplace_local>/<plugin>/plugin.json
仓库布局：<marketplace_local>/plugins/<plugin>/plugin.json（与 aceFelix/jarvis-plugins 仓库一致）

CLI-Anything harness（CLI 工具封装）

/cli_anything                 # 列出已安装 harness
/cli_anything market          # 列出市场可用 harness
/cli_anything install <id>    # 安装指定 harness
/cli_anything uninstall <id>  # 卸载指定 harness

Plugin 通用功能

/plugin enable <名称>         # 启用被禁用的 Plugin 插件
/plugin disable <名称>        # 禁用 Plugin 插件，不卸载
/plugin create <名称>         # 创建 Plugin 插件脚手架
/plugin validate <路径>       # 校验 plugin.json 合法性

启用/禁用：禁用的 Plugin 插件 skills 会被移出 ~/.jarvis/skills/，保留在 ~/.jarvis/plugins/disabled/<名称>/ 中，可快速重新启用。状态持久化到 ~/.jarvis/plugins/disabled.json。

插件创建：/plugin create my-tool 生成 plugin.json + skills/ 目录 + README.md 脚手架。

插件校验：/plugin validate <路径> 检查 plugin.json 是否符合规范。

CLI-Anything 通用功能

/cli_anything enable <id>         # 启用被禁用的 harness
/cli_anything disable <id>        # 禁用 harness，不卸载
/cli_anything create <id>         # 创建 harness 脚手架
/cli_anything validate <路径>      # 校验 SKILL.md 合法性

启用/禁用：禁用的 harness 不会被加载，保留文件。状态持久化到 ~/.jarvis/cli_anything/disabled.json。

harness 创建：/cli_anything create my-tool 生成 SKILL.md + README.md 脚手架。

harness 校验：/cli_anything validate <路径> 检查 SKILL.md 是否符合规范。

详见 docs/architecture/10-扩展生态.md。

CLI-Anything 外部软件控制

Jarvis 内置 CLI-Anything harness 机制，可以把任意第三方软件（如 Blender、Obsidian、GIMP、Godot、WPS 等）包装成 Agent 可调用的工具。

安装 harness

在 ~/.jarvis/cli_anything/<软件名>/ 目录下放置：

SKILL.md：描述软件能力、参数、触发场景
run.py：执行入口（接收 --<参数名> 和 --harness-dir、--workdir）

示例：

~/.jarvis/cli_anything/
├── blender/
│   ├── SKILL.md
│   └── run.py
└── wps/
    └── SKILL.md       # pip 型 harness 只需 SKILL.md（全局命令已安装）

SKILL.md 示例

---
name: Blender
id: blender
description: 通过 CLI 控制 Blender 3D 建模软件
when_to_use: 用户需要创建/修改 3D 模型、渲染场景时
trigger_words: [blender, 3d, 建模, 渲染]
command: python
args:
  - name: operation
    type: string
    enum: [create_mesh, render, export, info]
    required: true
    description: 操作类型
  - name: prompt
    type: string
    required: false
    description: 自然语言描述要执行的操作
examples:
  - "用 Blender 创建一个立方体"
---

市场命令

Jarvis 支持 CLI-Anything官方市场（CLI-Anything GitHub 仓库）和 jarvis自定义市场（如 jarvis-harness-market）两个来源：

/cli_anything market              # 查看市场可用 harness（官方 + 自定义）
/cli_anything install blender     # 从官方仓库安装 Blender harness
/cli_anything install wps         # 从自定义市场安装 WPS harness（自动 pip install）
/cli_anything uninstall blender   # 卸载已安装 harness
/cli_anything list                # 列出本地已安装 harness

网络不可用时，命令会自动回退到本地 ../CLI-Anything-main 仓库（如果存在）。

jarvis自定义 Harness 市场

通过配置 market_url / market_local 接入自定义市场（如 jarvis-harness-market）：

# ~/.jarvis/settings.toml
[cli_anything]
market_url = "https://raw.githubusercontent.com/aceFelix/jarvis-harness-market/main"
market_local = "path/to/jarvis-harness-market"   # 本地回退路径

自定义市场的 harness 支持两种安装模式：

模式	说明	安装行为
pip 型（推荐）	harness 是标准 Python 包，有 `setup.py` + `install_cmd`	自动 `pip install` + 迁移 SKILL.md
目录型	harness 是自包含目录，无 `install_cmd`	整目录复制到 `~/.jarvis/cli_anything/<id>/`

pip 型 harness 安装后提供全局命令（如 jarvis-harness-wps），与官方 CLI-Anything harness 行为一致。

使用

启动 Jarvis 后，harness 会自动注册为工具 cli_anything__<id>。例如：

> 用 Blender 创建一个立方体

Jarvis 会调用 cli_anything__blender，并在执行前询问你确认（默认 ASK 权限）。

安全说明

所有 harness 工具默认 ASK 权限，执行前需要确认。
不通过 shell 执行，避免命令注入。
支持超时和强制终止（默认 120 秒）。

邮件发送

Jarvis 可以通过 SendEmail 工具主动给用户发邮件，适用于提醒、摘要、报告转发等场景。

配置

在 ~/.jarvis/settings.toml 中添加 [email] 表：

[email]
enabled = true
smtp_host = "smtp.163.com"
smtp_port = 465
smtp_user = "your_163_email@163.com"
smtp_password = "your_authorization_code"   # 163 邮箱授权码，不是登录密码
sender = "your_163_email@163.com"
default_recipient = "13985465782@136.com"   # 用户未指定收件人时的默认地址

使用

直接用自然语言告诉 Jarvis：

> 发邮件提醒我今晚8点开会
> 把这份总结发到我的邮箱，主题是今日工作摘要

Jarvis 会调用 SendEmail，并在发送前询问确认。支持指定收件人、抄送、密送和本地附件。

目录结构

agent/
├── main.py            # 入口（REPL / --gui 工作台 / --doctor 分发）
├── bootstrap.py       # 装配工厂（provider / checker / recovery / context 构建）
├── doctor.py          # 依赖健康检查（--doctor：Python 包 / 系统级依赖 / 配置）
├── model_manager.py   # 模型切换与管理（/model /models 逻辑）
├── session_manager.py # 会话自动保存 / 标题生成
├── commands/          # 斜杠命令系统
│   ├── router.py      # 命令路由（精确匹配 + 前缀匹配 + 动态技能分发）
│   └── handlers/      # 各命令处理器（core/session/model/voice/media/plugin/collab...）
├── cli_anything/      # CLI-Anything harness 集成（包装任意软件为 CLI）
├── core/              # 核心运行时
│   ├── query_loop.py  # 对话循环（REPL 驱动 + 语音对话流程）
│   ├── layered_context.py # 分层上下文管理（冻结前缀 + 滑动窗口）
│   ├── orchestrator.py # Agent 编排器（ReAct 循环）
│   ├── tool.py        # Tool 协议定义
│   ├── context.py     # 工具上下文 + UI 协议（RealtimeTalkUI）
│   ├── message.py     # 消息/内容块类型（Message / ContentBlock）
│   ├── result.py      # 工具调用结果（ToolResult）
│   ├── hooks.py       # 钩子系统
│   ├── diag.py        # 诊断日志
│   ├── error_recovery.py # 工具错误自愈（分类/重试/降级/询问）
│   ├── images.py     # 图片/剪贴板助手（/image /paste 加载与去重）
│   ├── logging.py    # 日志
│   ├── audit/        # 工具审计日志
│   ├── daemon/        # 后台主动感知（调度器/监控/视觉守望/节假日/截止日期/日历）
│   ├── extensions/    # 外部扩展机制（MCP客户端/插件/Skill加载）
│   ├── memory/        # 记忆持久化（上下文压缩/恢复/文件状态/存储）
│   └── sandbox/       # 安全沙箱（风险评分/隔离执行/文件守护/审计日志）
├── collaboration/     # 多 Agent 协作框架
│   ├── subagent.py    # 子代理定义与运行
│   ├── team.py        # Agent 团队管理
│   ├── teammate.py    # 团队成员
│   ├── teammate_registry.py # 队友注册表（全局生命周期管理）
│   ├── mailbox.py     # Agent 间消息邮箱
│   └── task_list.py   # 共享任务列表
├── lsp/               # LSP 代码智能
│   ├── client.py      # LSP 客户端
│   └── manager.py     # 多语言 LSP Server 管理
├── permissions/       # 五层权限系统
│   ├── rules.py       # 权限规则定义
│   ├── checker.py     # 权限校验器
│   ├── path_guard.py  # 路径安全守护
│   ├── shell_classifier.py # Shell 命令危险分级
│   └── modes.py       # 权限模式（default/plan/accept_edits/yolo）
├── tools/             # 内置工具（30+）
│   ├── base.py        # 基础工具执行器
│   ├── bash.py        # 命令执行
│   ├── ask_user.py    # 向用户提问
│   ├── location.py    # IP 定位
│   ├── todo.py        # 任务计划
│   ├── tool_search.py # 延迟工具搜索（ToolSearch）
│   ├── file_ops/      # 文件读写/编辑/搜索（glob/grep）
│   ├── system/        # 系统操作（鼠标/键盘/屏幕/窗口）
│   ├── web/           # 浏览器自动化 + 网络请求
│   ├── vision/        # 摄像头拍照 + 视觉监控
│   ├── collaboration/ # 多Agent协作工具（子代理/团队/任务/计划）
│   └── extensions/    # 扩展工具（LSP/市场/MCP代理/日程/邮箱/CLI-Anything）
├── llm/               # LLM 抽象层
│   ├── base.py        # 基础 Provider 接口
│   ├── thinking.py    # ThinkingConfig 配置表（思考参数策略化）
│   ├── provider_registry.py # ProviderMeta 厂商注册表（延迟导入 + URL 检测）
│   ├── openai_provider.py    # OpenAI 兼容协议
│   ├── anthropic_provider.py # Anthropic Messages API
│   ├── dashscope_provider.py # DashScope SDK 原生协议
│   ├── zai_provider.py       # 智谱 ZhipuAi SDK 原生协议
│   └── mock.py        # Mock Provider（测试用）
├── ui/                # 用户界面
│   ├── cli.py         # Rich 终端 REPL + 命令补全
│   ├── boot_animation.py # 启动动画（方舟反应炉粒子动画 + 定格帧分流）
│   ├── markdown_renderer.py # Markdown 终端渲染
│   ├── model_picker.py # 交互式模型选择器
│   ├── session_picker.py # 交互式会话选择器
│   ├── terminal_picker.py # 交互式终端选择器
│   └── workbench/     # 三栏 GUI 工作台（--gui/--talk，桌面图标宿主）
│       ├── app.py     # run_workbench() 入口（守卫→队列→装配→建窗）
│       ├── engine.py  # ChatEngine（指令分发、懒装配、会话持久化）
│       ├── api.py     # WorkbenchAPI（pywebview js_api）
│       ├── bridge.py  # UI 协议→事件适配（WorkbenchUI/WorkbenchRealtimeUI）
│       ├── metrics.py # CPU/内存/磁盘采集（2 秒推事件）
│       ├── single_instance.py # 单实例守卫（端口 47812 + 锁文件心跳）
│       └── assets/    # HTML/JS/CSS（透明反应炉波纹 + 气泡）
├── voice/             # 语音引擎
│   ├── tts.py         # CosyVoiceTTS（整段合成 + 流式 start/feed/finish + 打断）
│   ├── stt.py         # STT 三后端（QwenASR / ParaformerSTT / FunASRFlashSTT）
│   ├── stream_tts.py  # StreamTTSPlayer（句子级流式 TTS，逐句播放）
│   ├── realtime_talk.py # /talk 全双工实时语音（WebSocket + AEC + Function Calling）
│   ├── voice_loop.py  # /voice 语音对话循环（听→想→说 + 对话⇄待机状态机）
│   ├── voice_config.py # 语音配置（关键词/唤醒词/待机参数/语音 system prompt）
│   ├── tts_text.py    # TTS 文本清洗（markdown/<think>/工具标签剥离）
│   ├── barge_in.py    # 打断监听器（ESC 键盘 / 麦克风能量 / 打断词）
│   ├── tts_voices.py  # TTS 音色目录（/tts-voice 数据源）
│   ├── audio.py       # PyAudio 全局单例（防 segfault）
│   ├── aec.py         # AEC 回声消除（WebRTC AEC3，外放防自言自语）
│   └── client_vad.py  # 客户端 VAD（静音检测/语音活动判断）
├── bridge/            # 跨设备协同（P3-1）
│   ├── server.py      # BridgeServer（HTTP 静态文件 + WebSocket 通信）
│   ├── ui.py          # BridgeUI（UIProtocol 实现，事件转发到 WS）
│   └── static/        # PWA 前端（单文件 HTML，暗色主题）
├── wechat/            # 微信 ClawBot 接入（iLink Bot API）
│   ├── ilink.py       # iLink API 客户端（扫码登录/长轮询/发消息）
│   ├── server.py      # WeChatBridge（消息循环 + 单例管理 + 24h 重连）
│   └── ui.py          # WeChatUI（UIProtocol 实现，收集回复文本）
├── daemon/            # 常驻模式
│   ├── daemon.py      # 守护进程（后台分离/托盘/热键/主动服务）
│   ├── tray.py        # 系统托盘
│   ├── hotkey.py      # 全局热键（跨平台）
│   ├── hotkey_native.py # Windows 原生 RegisterHotKey（更快响应）
│   ├── sessions.py    # 语音会话管理（stop_event 中断）
│   ├── realtime.py    # 实时聊天会话管理
│   ├── autostart.py   # 开机自启/桌面快捷方式
│   ├── terminal_spawner.py # 终端窗口生成（warm 预启动）
│   ├── voice_state.py # 语音互斥锁与开关状态
│   ├── notifications.py # 系统通知
│   └── platform_utils.py # 跨平台工具
├── config/            # 配置加载（TOML 多源合并 + 环境变量覆盖）
│   ├── settings.py    # Settings 数据类 + TOML 加载 + 字段映射
│   ├── env.py         # 环境变量覆盖（JARVIS_* → Settings）
│   ├── keyring_store.py # API Key 加密存储（系统凭据管理器）
│   ├── model_registry.py # 模型 TOML 持久化（save/load）
│   └── migrations.py  # 配置迁移
├── prompts/           # 系统提示组装（动态思维模式/语音模式）
└── utils/             # 通用工具
    └── mask.py        # API Key 脱敏

tests/                 # 测试套件（1599 个测试，覆盖 LLM/Config/Tools/Core/Voice/Daemon/权限/沙箱）
├── llm/               # Provider 注册表、思考配置、流式解析、配置加载测试
├── memory/            # 会话存盘、崩溃恢复、上下文压缩测试
├── collaboration/     # 多 Agent 协作测试
├── core/ tools/ daemon/ voice/ # 各模块单元测试
├── test_command_router.py # 命令路由集成测试
├── test_query_loop.py     # 上下文压缩/图片淘汰测试
├── test_query_loop_run.py # QueryLoop.run 主流程/工具循环/故障转移测试
├── test_orchestrator.py   # 工具编排器测试
├── test_session_manager.py# 会话标题生成/保存测试
├── test_permissions.py    # 五层权限系统测试
├── test_p23_proactive.py  # 主动感知提醒测试
└── test_p38_sandbox.py    # 安全沙箱测试

.github/workflows/     # GitHub Actions CI（自动测试 + 语法检查）
└── ci.yml             # push/PR 触发，Python 3.11-3.14 矩阵

npm/                   # npm 分发包（让 Node.js 用户通过 npm install -g 安装）
├── package.json       # npm 包定义（bin 指向 run.js）
├── install.js         # postinstall：检测 Python + pip install jarvis-agent[all]
└── run.js             # CLI 入口：转发参数给 jarvis 命令

测试与 CI

项目配备 1599 个单元/集成测试，覆盖 LLM Provider、工具注册、配置加载、权限系统、上下文管理、会话管理、记忆持久化、安全沙箱、后台守护等核心模块。核心运行时（query_loop/orchestrator/记忆/权限/LLM Provider）覆盖率 94%。

# 运行全部测试
pytest tests/ -v

# 查看覆盖率
coverage run --source=agent -m pytest tests/ -q
coverage report

每次 push 或 PR 到 main 分支，GitHub Actions 自动跑全量测试（Python 3.11 / 3.12 / 3.13 / 3.14 矩阵），不通过不允许合并。

自动发布流程

Jarvis 通过 GitHub Actions + Git Tag 实现一键自动发布到 PyPI 和 npm，无需手动构建上传。

触发方式

# 1. 更新版本号（pyproject.toml 的 version 字段 + npm/package.json 的 version 字段）
# 2. 提交版本变更
git add pyproject.toml npm/package.json
git commit -m "chore: bump version to 2.0.6"

# 3. 打 tag 并推送（v 前缀必须）
git tag v2.0.6
git push github v2.0.6

推送 v* tag 后，publish.yml 自动执行：

测试 — 跑全量 pytest，失败则中止发布
版本一致性校验 — tag 版本号必须与 pyproject.toml / npm/package.json 一致，否则报错
构建 — python -m build 生成 wheel + sdist
发布 PyPI — 通过 Trusted Publisher（OIDC 无凭证）上传
发布 npm — 通过 NPM_TOKEN 上传 npm wrapper 包
创建 GitHub Release — 自动附带 wheel/sdist 下载，从 commit 提取 changelog

首次配置（仅做一次）

PyPI Trusted Publisher（无 API Token）

登录 pypi.org → Account settings → Publishing
Add a new pending publisher，填入：
- PyPI Project Name: jarvis-agent
- Owner: aceFelix
- Repository name: jarvis
- Workflow name: publish.yml
- Environment name: pypi
第一次发布后，publisher 自动激活。后续版本无需再次配置。

npm Token

登录 npmjs.com → Access Tokens → Generate New Token → Automation（绕过 2FA 限制）
在 GitHub repo → Settings → Secrets and variables → Actions → New repository secret
- Name: NPM_TOKEN
- Value: 上一步生成的 token

配置完成后，每次推送 v* tag 即可全自动发布。无需本地装 twine、无需手动 npm publish、无需管理 API token 轮换。

开发路线

阶段 1：最小可用 Agent（对话 + 文件 + 命令 + 五层权限）
阶段 2：电脑操作能力（GUI + 多模态视觉 + 浏览器自动化 + 摄像头拍照）
阶段 3：实时语音（TTS + STT + /voice 闭环 + /talk 全双工）
阶段 4：记忆与生态（会话持久化/长期记忆/MCP接入/上下文压缩/Skill系统）
阶段 5：贾维斯形态（daemon常驻+全局热键+系统托盘+开机自启+子代理+主动感知+视觉监控+主动提醒系统）
阶段 6：跨平台适配（Windows / macOS / Linux）
阶段 7：实时聊天 UI（方舟反应炉动画窗口 + 全双工打断 + 单例管理）

许可证

本项目采用 MIT License 许可协议。

本项目借鉴了 ClaudeCode 等优秀工具的设计思想。作者保留创作署名权。

详细条款请参阅 LICENSE 文件。

反馈声明

J.A.R.V.I.S. 现阶段仍处于开发与验证阶段，功能尚未完全稳定。使用过程中可能会出现一些小 Bug，纯属本人疏忽未能验证完全，对此深表歉意。

如您在体验过程中遇到任何问题或体验不佳，欢迎通过以下方式反馈：

邮箱：13985465782@163.com

您的每一条反馈都是我改进的动力，感谢支持与包容！

开发参考

J.A.R.V.I.S. 的设计与实现参考了以下优秀项目和资源：

项目 / 资源	说明
ClaudeCode (BasicProtein)	核心架构参考，Agent 循环与工具调用设计
claude-code (Anthropic)	官方 Claude Code 实现，交互范式与权限模型参考
OpenClaw	多渠道 AI Agent 框架，插件体系与 Channel 抽象参考
weixin-ClawBot-API	微信 ClawBot iLink Bot API 协议实现参考
CLI-Anything	CLI 工具集成框架，技能扩展机制参考
DeepSeek API 文档	大模型推理接口文档
智谱 BigModel 文档	智谱 GLM 大模型推理接口文档
阿里云百炼平台	实时语音对话 API（通义千问）服务端

感谢支持

感谢您使用 J.A.R.V.I.S.！

「J.A.R.V.I.S. ——— 随时为您效劳，先生。」

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Metadata

Release files for jarvis-agent 2.1.0

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for jarvis-agent 2.1.0
File	Size	Uploaded
jarvis_agent-2.1.0.tar.gz	686.0 kB	Sep 23, 2026	Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for jarvis-agent 2.1.0
File	Interpreter	ABI	Platform	Reset
jarvis_agent-2.1.0-py3-none-any.whl 700.6 kB Sep 23, 2026	Python 3	none	any	Details

Total release size: 1.4 MB

Release files / jarvis_agent-2.1.0.tar.gz

Download URL	jarvis_agent-2.1.0.tar.gz
Size	686.0 kB
Tags	Source
SHA-256 checksum How to use checksums	`2bf6bf22e1b059453b53972606056b7c91ad11d3599ed3323382f85687f227bf`
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums	`6b04b4448e2058df3ec68af57e2539acf0852e4db43580217c2474b9df3d1c9d`
Upload date	Sep 23, 2026
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing?	Yes
Uploaded via	`twine/7.0.0 CPython/3.13.14`

Provenance

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

Identity

Publishing platform: GitHub Actions
Publishing repository: github.com/aceFelix/jarvis
Publishing commit: github.com/aceFelix/jarvis/tree/7e6bd7b1b6fdff31601aa0934ba1c296d3943bb1

Workflow

Publishing configuration: github.com/aceFelix/jarvis/blob/7e6bd7b1b6fdff31601aa0934ba1c296d3943bb1/.github/workflows/publish.yml
Publishing logs: github.com/aceFelix/jarvis/actions/runs/35826010764/attempts/1

Artifact

Subject: jarvis_agent-2.1.0.tar.gz
SHA-256 checksum: 2bf6bf22e1b059453b53972606056b7c91ad11d3599ed3323382f85687f227bf Verifying attestations

Release files / jarvis_agent-2.1.0-py3-none-any.whl

Download URL	jarvis_agent-2.1.0-py3-none-any.whl
Size	700.6 kB
Tags	Python 3
SHA-256 checksum How to use checksums	`cebf29da7079539d7e34426edc8203846f86c2f876891b23890b680ef94c982e`
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums	`24b249b9e0212e4a47d54e6882a3edbae30cf3ee49e4e62a11ccf2e57aeae521`
Upload date	Sep 23, 2026
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing?	Yes
Uploaded via	`twine/7.0.0 CPython/3.13.14`

Provenance

Identity

Publishing platform: GitHub Actions
Publishing repository: github.com/aceFelix/jarvis
Publishing commit: github.com/aceFelix/jarvis/tree/7e6bd7b1b6fdff31601aa0934ba1c296d3943bb1

Workflow

Publishing configuration: github.com/aceFelix/jarvis/blob/7e6bd7b1b6fdff31601aa0934ba1c296d3943bb1/.github/workflows/publish.yml
Publishing logs: github.com/aceFelix/jarvis/actions/runs/35826010764/attempts/1

Artifact

Subject: jarvis_agent-2.1.0-py3-none-any.whl
SHA-256 checksum: cebf29da7079539d7e34426edc8203846f86c2f876891b23890b680ef94c982e Verifying attestations