🤖 Jarvis AI 助手
像钢铁侠的 Jarvis 一样，让你的开发效率飞起来 🚀
一句话：本地运行、开箱即用、可深度定制的 AI 开发助手——写代码、做审查、跑自动化、做安全分析、搞 C→Rust 迁移，一个命令行搞定。
为什么选 Jarvis · 访问方式 · 核心能力 · 快速开始 · 常用命令 · 文档导航 · Python SDK · 系统架构 · 配置说明 · 扩展能力 · 贡献指南
👋 Jarvis 是什么？
Jarvis 是一个面向开发者的 AI 助手平台。它不只是对话工具，还能真正进入工作流：读代码、改代码、执行工具、管理上下文、复用经验，并在关键节点保持可控。
如果你希望 AI 不只是“给建议”，而是能在你的本地环境里 帮助分析、执行、验证和沉淀经验，Jarvis 就是为这种场景设计的。
适合谁使用？
- 想把 AI 引入日常开发流程的个人开发者
- 想统一代码修改、审查、验证流程的工程团队
- 需要做安全分析、自动化处理、C→Rust 迁移的专项场景用户
- 希望保留本地可控性、避免被单一平台深度绑定的用户
✨ 为什么选 Jarvis？
不是又一个“聊天机器人”，而是一个 真正能动手 的 AI 伙伴。
- 🎯 即用即走：一条命令启动，无需复杂配置，支持一键安装
- 💻 代码优先：专为开发者设计，自动 Git、构建验证、静态检查、影响分析
- 🧠 越用越聪明：方法论沉淀、记忆分层、规则按需加载，经验可复用
- 🔒 本地可控：数据留在本机，支持 Windows GUI 自动化，无 vendor lock-in
- 🔌 高度可扩展：自定义工具、MCP 集成、元代理自举、新平台适配，想加就加
与其他方案对比
| 项目 | 定位 | 形态 | 核心场景 |
|---|---|---|---|
| Jarvis | AI 助手平台 | CLI + Python SDK | 代码开发、安全分析、C→Rust 迁移 |
| LangChain | LLM 应用框架 | Python 库 | 通用 Agent、RAG、工作流编排 |
| AutoGPT | 自主 AI Agent | 独立应用 | 目标驱动的自主任务执行 |
| OpenClaw | 个人 AI 助手框架 | Node.js 应用 | 多通道消息、24/7 自主运行 |
| ZeroClaw | OpenClaw 轻量替代 | Rust 二进制 | 同 OpenClaw |
- Jarvis：面向代码开发，采用分层架构（Agent / CodeAgent），强调本地化、轻量记忆、任务分离、规则按需加载，并支持 Windows GUI 自动化。
- LangChain：通用编排框架，侧重生产级 RAG 与工作流，适合构建 LLM 应用。
- AutoGPT：早期自主 Agent 代表，目标驱动明显，但成本和稳定性控制要求更高。
- OpenClaw / ZeroClaw：更偏向消息渠道和日常自动化场景。
你可以用它做什么？
- 分析项目结构，生成执行计划
- 修改代码后自动跑验证，减少手工来回切换
- 做安全扫描与报告聚合
- 执行 C→Rust 迁移流水线并支持断点续跑
- 沉淀团队方法论、规则和长期记忆
- 通过 CLI 或 Python SDK 集成到自己的流程中
📱 访问方式
Jarvis 提供三种访问方式，满足不同场景需求：
| 方式 | 适用场景 | 说明 |
|---|---|---|
| CLI | 终端用户、自动化脚本 | 命令行工具，支持 jvs、jca 等快捷命令 |
| Web | 浏览器访问、团队协作 | 通过 jarvis-service 启动 Web 网关，支持多节点分布式部署 |
CLI（命令行）
# 启动通用 Agent
jvs
# 启动代码 Agent
jca
# 启动安全分析
jsec
Web 网关
# 启动 Web 服务（默认监听 localhost:8000）
jarvis-service
# 指定监听地址和端口
jarvis-service --host 0.0.0.0 --port 9000
# 设置访问密码
jarvis-service --gateway-password your_password
启动后在浏览器访问 http://localhost:8000 即可使用。
分布式部署
Master 节点（主节点，提供统一入口）：
jarvis-service --node-mode master --gateway-host 0.0.0.0 --gateway-port 8000 --gateway-password your_password
Child 节点（子节点，运行 Agent）：
jarvis-service --node-mode child \
--node-id worker-01 \
--master-url ws://master-host:8000 \
--node-secret your_secret_key
💡 获取节点密钥：启动 Master 节点后，可通过前端管理页面的"设置"→"节点连接私钥"获取。Child 节点启动时需要使用相同的密钥。
详细部署说明见 分布式网关部署方法。
多用户与协作
Jarvis 支持完整的多用户认证、权限管理与团队协作能力，适合团队共享使用。
- 多用户认证：基于 JWT 的认证体系，支持注册/登录/登出，管理员与普通用户角色区分
- 权限管理：分组权限体系（内置组 + 自定义组）、权限矩阵可视化配置、节点级权限控制、Agent 访问控制（ACL）持久化
- 聊天室协作：群聊/私聊、在线用户实时同步、未读消息角标、图片发送、聊天记录持久化与清空
- 多用户会话：多端广播、WebSocket 会话隔离、终端操作与文件上传权限校验
详细说明见 Web 界面与网关。
🎯 核心能力
| 维度 | 能力 |
|---|---|
| 本地化 | 可操作本机任意资源（文件、命令、进程等） |
| 人机协作 | 执行前确认、虚拟终端、关键节点可介入，确保过程透明可控 |
| 方法论 | 成功经验自动沉淀为可复用方法论，支持中心库 Git 共享 |
| 记忆管理 | 标签化分层（短期 / 项目 / 全局），无向量计算，更轻量 |
| 代码开发 | 全自动 Git、Worktree 并行、波及分析、交叉引用、上下文推荐、独立 Agent 验证、静态检查、代码格式化、变更后自动处理 |
| 上下文压缩 | Git 上下文、任务列表、近期记忆、关键信息、意图识别等多机制，保证任务目标不偏离 |
| 任务列表 | 支线流程与主流程分离，不污染主 Agent 上下文 |
| 会话管理 | 自动保存、手动恢复，退出可继续 |
| 人格与规则 | 内置多种人格与开发规则，高效开发兼顾情绪价值 |
| 规则加载 | 前期固定流程筛选，后期按需自主加载，确保规则能被有效运用 |
| 工具自举 | 元代理（meta_agent）根据自然语言生成 / 改进工具并注册，支持自演化 |
| 工具调度 | 按任务智能筛选工具、工具组切换，支持多工具并行调用（无依赖时） |
| 智能提示 | 根据任务优化系统提示词，使 Agent 更贴合当前场景 |
| Windows 支持 | 支持 Windows，可自动化操作 Windows GUI 程序 |
🚀 快速开始
💡 30 秒上手：安装后运行
jvs或jca，按提示配置 API Key，即可开始与 AI 协作开发。
系统要求
- 操作系统：Linux（主要）、Windows 10/11（WSL 或原生，支持 GUI 自动化）
- Python：3.12
- Docker（可选）：镜像已预装依赖，无需本地 Python / Rust
安装
一键安装（推荐）
# Linux/macOS（GitHub 源）
bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/skyfireitdiy/Jarvis/main/scripts/quick-install.sh)"
# Linux/macOS（Gitee 源，国内用户加速）
bash -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/skyfireitdiy/Jarvis/raw/main/scripts/quick-install.sh)"
安装脚本会自动完成以下操作：
- 自动安装
uv包管理器（如果未安装） - 下载 Jarvis 最新版本源码（浅克隆，减少下载体积）
- 使用
uv tool install -e . --python 3.12安装 Jarvis - 可选安装增强工具（rg、fd、fzf、tmux、tree）
💡 提示：新版本采用极简安装方式，不再内置二进制依赖，仓库体积减小约 164MB。安装过程需要网络连接以下载
uv和 Python 依赖。
手动安装
如果您希望手动安装或自定义安装位置：
# 1. 安装 uv（如果未安装）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 2. 克隆仓库
git clone --depth 1 https://github.com/skyfireitdiy/Jarvis.git ~/Jarvis
cd ~/Jarvis
# 3. 安装 Jarvis
uv tool install -e . --python 3.12
# 4. 验证安装
jarvis --version
升级
cd ~/Jarvis
git pull
uv tool install -e . --python 3.12
手动源码安装
git clone --depth 1 --branch <latest-tag> https://github.com/skyfireitdiy/Jarvis.git
cd Jarvis
export PATH="$(pwd)/src/jarvis/jarvis_data/deps/x86_64_linux:$PATH"
uv tool install -e . --python 3.12
uv tool install playwright
uv tool install ddgr
Docker 相关说明请参考仓库中的容器/部署文档；主安装入口已统一为“源码下载 + 仓库内置
uv+uv tool安装”方式。
第一个任务
# 通用任务：让 AI 帮你分析、规划、执行
jvs -T "分析当前项目结构，找出可优化的依赖关系"
# 代码任务：自动读代码、改代码、跑测试
jca -T "在 user 模块添加忘记密码功能"
# 一键生成规范的 Git 提交信息
jgc
💡 常用命令
| 命令 | 快捷方式 | 功能 |
|---|---|---|
jarvis |
jvs |
通用 AI 代理 |
jarvis-code-agent |
jca |
代码代理（分析、修改、生成） |
jarvis-sec |
jsec |
安全分析套件 |
jarvis-c2rust |
jc2r |
C→Rust 迁移套件 |
jarvis-git-commit |
jgc |
自动生成 Git 提交信息 |
jarvis-platform-manager |
jpm |
管理大语言模型平台 |
jarvis-quick-config |
jqc |
快速配置工具 |
完整命令列表见 使用指南。
📚 文档导航
新用户推荐阅读路径
- 先看 README：快速判断 Jarvis 是否适合你的场景
- 再看用户手册：按任务直接上手 CLI、CodeAgent、平台配置和专项能力
- 需要系统性理解时再看 Jarvis Book：了解架构、概念与扩展设计
用户手册（推荐新用户优先阅读）
docs/用户手册 是更偏“怎么用”的任务型文档，适合首次接触项目的用户快速入门。
Jarvis Book（适合系统性阅读）
🐍 Python SDK 集成
from jarvis.jarvis_code_agent.code_agent import CodeAgent
agent = CodeAgent()
agent.run('修复 user/service.py 中的登录验证 bug')
from jarvis.jarvis_agent import Agent
agent = Agent(system_prompt="你是一个专业的文档维护助手。", name="DocGenerator")
agent.run('分析 README.md，补充用户群体信息')
🏗 系统架构
Jarvis 采用 分层架构：以通用 Agent 为核心，通过继承构建 CodeAgent 增强层，再实现专业应用（安全分析、C→Rust 迁移等）。
flowchart TB
subgraph 专业应用层["专业应用层"]
jsec["jarvis-sec (jsec) 安全分析"]
jc2r["jarvis-c2rust (jc2r) C→Rust 迁移"]
end
subgraph 功能增强层["功能增强层 CodeAgent"]
code["代码结构分析 | 文件编辑 | 变更影响分析"]
end
subgraph 核心基础层["核心基础层 Agent"]
agent["对话与工具执行 | 会话管理 | 工具注册 | 平台适配 | 事件总线"]
end
专业应用层 -->|使用| 功能增强层
功能增强层 -->|继承| 核心基础层
专业应用
| 应用 | 命令 | 说明 |
|---|---|---|
| jarvis-sec | jsec |
安全分析套件：启发式扫描 → 聚类 → Agent 验证 → 报告聚合，支持 C/C++ 与 Rust |
| jarvis-c2rust | jc2r |
C→Rust 迁移套件：scan → lib-replace → prepare → transpile → optimize，支持断点续跑 |
关键组件
| 组件 | 用途 |
|---|---|
| AgentRunLoop | 主运行循环，驱动“模型思考 → 工具执行 → 结果拼接”迭代 |
| SessionManager | 会话状态管理，支持保存、恢复、清理历史 |
| PromptManager | 构建系统提示与附加提示（工具规范、记忆引导等） |
| EventBus | 事件总线，关键节点广播，支持旁路扩展 |
| ToolRegistry | 工具注册表，发现、加载、执行工具（内置、外部、MCP） |
| MemoryManager | 记忆管理，短期 / 项目 / 全局三层架构 |
| TaskAnalyzer | 任务分析，满意度收集与方法论沉淀 |
| PlatformRegistry / BasePlatform | 平台适配层，屏蔽不同 LLM 服务商差异 |
| RulesManager | 规则管理，多来源加载与激活，与 Skills 标准兼容 |
| 输入处理器链 | 内置、Shell、文件上下文处理器，处理特殊标记、命令、文件引用 |
⚙ 配置说明
配置文件位于 ~/.jarvis/config.yaml，首次运行将启动交互式配置向导。
示例
llm_group: default
llm_groups:
default:
normal_llm: gpt-5
fast_llm: gpt-5-mini
code:
normal_llm: claude-sonnet
llms:
gpt-5:
platform: openai
model: gpt-5
max_input_token_count: 128000
llm_config:
openai_api_key: "your-api-key-here"
gpt-5-mini:
platform: openai
model: gpt-5-mini
max_input_token_count: 64000
llm_config:
openai_api_key: "your-api-key-here"
claude-sonnet:
platform: anthropic
model: claude-sonnet-4
max_input_token_count: 128000
llm_config:
anthropic_api_key: "your-anthropic-key-here"
更多配置项见 使用指南。
🛠 扩展能力
- 自定义工具：在
~/.jarvis/tools/下创建并注册，支持中心工具仓库（central_tool_repo）团队共享 - 新 LLM 平台：在
~/.jarvis/platforms/下添加适配器 - MCP 集成：通过配置文件接入命令协议
详见 功能扩展。
🤝 贡献指南
欢迎一起把 Jarvis 做得更好！无论是修 Bug、加功能、写文档，还是分享使用心得，我们都期待你的参与。
参与流程：Fork 仓库 → 创建分支 → 提交更改 → 发起 Pull Request
⚠ 注意事项
- 模型使用：请遵守各模型平台服务条款，合理使用。
- 命令执行：Jarvis 具备执行系统命令能力，请谨慎输入；可启用
execute_tool_confirm: true进行执行前确认。
📄 许可证
MIT 许可证，详见 LICENSE。
如果 Jarvis 对你有帮助，欢迎给个 ⭐ Star
由 Jarvis 团队用 ❤ 制作。
1 maintainer
Metadata
1 maintainer
Release files for jarvis-ai-assistant 4.0.2
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| jarvis_ai_assistant-4.0.2.tar.gz | 6.9 MB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| jarvis_ai_assistant-4.0.2-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 9.3 MB
Release files / jarvis_ai_assistant-4.0.2.tar.gz
| Download URL | jarvis_ai_assistant-4.0.2.tar.gz |
|---|---|
| Size | 6.9 MB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
0be4e2d08d2fbedea6b64ec93c52cd62fa32520b65aefa73dd2eda664a53cd47
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
00af2afdab002979fa4af51bbafc6b6067e03fbcb4f8d4625e29a87a0f00d395
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/7.0.0 CPython/3.13.14
|
Release files / jarvis_ai_assistant-4.0.2-py3-none-any.whl
| Download URL | jarvis_ai_assistant-4.0.2-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 2.4 MB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
39eb4ef0244294ff023786f9e18a955c3e8e7539ae4254eb62a6dffed31bd52b
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
226f34dbfd4621c203e5951d937ff18854d98ccfda584cea44e0017d794da55e
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/7.0.0 CPython/3.13.14
|
