介绍
OpenEarth 把 agent 运行过程中的全部经验 —— 轨迹、技能、知识、记忆 —— 沉淀成可检视、可演进、可分享的明文数据,下次会话直接用上,越用越强。
- 📡 无感采集:后台读各 agent 原生会话库(零插桩),采下完整轨迹(思考 / 工具调用 / 结果),训练与推理共用一套。
- 🗂️ 经验即数据:轨迹 / 技能 / 知识 / 记忆进同一个明文 git store,可检视、可版本化、可分享。
- 🌿 从经验演进:在
train/*分支上从轨迹蒸馏技能,无回退 gate 通过才合并进main。 - 📚 知识库:文档摄入成可检索 wiki,agent 直接读。
- 🔌 多 agent:opencode · claude-code · codex · cursor · codeagent。
安装
OpenEarth 有三种角色:
| 角色 | 场景 | 需要 LLM | 连接 |
|---|---|---|---|
| standalone | 个人使用,全部本地闭环 | 是 | 不连接 OpenEarth server |
| server | 接受 client push,提供 pull,承载文档解析 | 是 | 监听 HTTP |
| client | 与 server 同步轨迹 / 知识 / 技能 | 否 | 连 server |
把对应模式的 skill 复制给你的 agent,它会自动装好。 详细部署指南见 docs/deployment.md。
standalone / server
---
name: openearth-setup
description: 安装并初始化 OpenEarth standalone 或 server 模式。
---
# openearth-setup
**不要索要或回显 API key 明文**,需要就让用户设环境变量。
## 1. 装包
```bash
pip install openearth-ai
```
Windows 如果 Python < 3.10,从 python.org 装新版。Linux (Ubuntu 24.04) 用 venv:
```bash
python3 -m venv ~/.venv-openearth && ~/.venv-openearth/bin/pip install openearth-ai
```
## 2. 设环境变量
**API key 只能放环境变量,不要 echo 明文。**
Windows (PowerShell,重开终端生效):
```powershell
setx OPENEARTH_DOMAIN_AGENT_KEY "sk-..."
```
Linux:
```bash
export OPENEARTH_DOMAIN_AGENT_KEY=sk-... # 加到 ~/.bashrc 或 ~/.profile
```
## 3. 初始化配置
```bash
openearth config --init
```
编辑 `~/.openearth/config.yaml`,确认 `domain_agent`(`base_url` / `model`),`api_key` 保持 `env:` 形式:
```yaml
domain_agent:
agent_backend: pydantic-ai
model: <your-model>
base_url: https://<your-openai-compatible-endpoint>/v1
api_key: env:OPENEARTH_DOMAIN_AGENT_KEY
```
> 如果 LLM endpoint 在内网,确认 `no_proxy` 包含其 IP,否则 LLM 请求走 proxy 会被拒绝。
## 4a. standalone:直接启动
```bash
openearth install # 装技能 + 写 Knowledge pointer + 起 daemon
openearth service status
openearth agents
```
## 4b. server:onboard 后启动
```bash
openearth onboard --role server --host 0.0.0.0 --port <port>
openearth service start
```
`onboard` 会保留上一步的 LLM 配置并打印 **join token**(保存好,client 用它连接)。
daemon 运行 knowledge / trajectory / skills / link 服务。
## 5. 加文档到知识库
```bash
openearth knowledge ingest <path>
openearth knowledge progress
```
client
---
name: openearth-client-setup
description: 安装 openearth client,连接到已运行的 server。
---
# openearth-client-setup
client 不需要 LLM 配置 —— 文档解析在 server 端完成。
## 1. 装包
```bash
pip install openearth-ai
```
## 2. Onboard 为 client
需要 server 的 URL 和 join token:
```bash
openearth onboard --role client \
--server-url http://<server-ip>:<server-port> \
--token <join-token> \
--materialize
```
## 3. 启动 daemon
```bash
openearth service start
openearth service status
```
daemon 自动连接 server、上传轨迹、拉取知识 / 技能、安装到本地 agent(materialize)。
## 4. 提交文档
```bash
openearth doc submit <file> --topic "<topic>"
openearth doc status <job-id>
```
锁版本 / 离线:到 Releases 下载 .whl,pip install openearth_ai-<ver>-py3-none-any.whl。
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
openearth_ai-0.4.6.tar.gz
(1.2 MB
view details)
Built Distribution
Filter files by name, interpreter, ABI, and platform.
If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.
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openearth_ai-0.4.6-py3-none-any.whl
(449.0 kB
view details)
File details
Details for the file openearth_ai-0.4.6.tar.gz.
File metadata
- Download URL: openearth_ai-0.4.6.tar.gz
- Upload date:
- Size: 1.2 MB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/7.0.0 CPython/3.13.14
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
d3de9f65a0e5e92cfe6d921bb7c91d7bfe40d2106665d0283723e198efc3412f
|
|
| MD5 |
db929cafbbb6de49d39282a3a58cd43d
|
|
| BLAKE2b-256 |
4cb9160e48fce077b813e39e271b309d8d86e9bdbf6ab6d62f920e5420f526a7
|
File details
Details for the file openearth_ai-0.4.6-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: openearth_ai-0.4.6-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 449.0 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/7.0.0 CPython/3.13.14
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
2cc035a3a3425d84833d2289293ca60cc1768606c0d0c2ee50514b8c3f7671fb
|
|
| MD5 |
8f2ad79c337e8f277e53a89de417d5e1
|
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| BLAKE2b-256 |
b3a387d364cd52d4453c9e2324c7032a91230d47a4d8e2b50961a2eb6fcc2595
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