qrclaw 0.7.1

A powerful AI agent with skills system

QRClaw: 运行在本地的自主 AI Agent 🐾

QRClaw 是一个开源的、可本地运行的自主 AI Agent 框架。它不仅拥有强大的记忆系统，还内置了多引擎联网搜索能力，支持插件扩展，能够像人类一样规划任务并逐步执行。

🌟 核心特性

• 🚀 本地优先：核心逻辑完全在本地运行，数据隐私安全。
• 🤖 多模型支持：
  • OpenAI 兼容接口：DeepSeek, Moonshot, Qwen, GPT-4o...
  • Google Vertex AI：原生支持 Gemini Pro，速度快，上下文长，仅需 API Key。
• 🔍 智能联网搜索：
  • 多引擎支持：Tavily (强)、Google (准)、DuckDuckGo (免费保底)。
  • 自动故障转移：Tavily 额度用完？自动切 DuckDuckGo，永不断连。
  • 结果清洗：自动去除广告，提取纯净正文，拒绝垃圾信息。
• 🧠 记忆系统：
  • 长期记忆 (Long-Term)：自动记录你的偏好、项目背景。
  • 短期会话 (Session)：支持多轮对话，上下文自动管理。
• 🛠️ 插件化架构：
  • Tools：文件操作、Shell 命令、网页抓取。
  • Skills：一键安装社区技能（如代码审查、文档生成）。
• 📅 任务规划：遇到复杂问题，自动拆解步骤（Plan -> Execute -> Review）。

📦 快速安装

# 推荐使用 pip 安装
pip install qrclaw

或者从源码安装：

git clone https://gitee.com/fu-qingrong/qrclaw.git
cd qrclaw
pip install .

🚀 快速上手

1. 初始化： 在任意目录下运行 qrclaw，它会自动引导你配置。

   qrclaw
   

2. 基本命令：

   • 对话：直接输入自然语言（例如："帮我查一下最新的 RAG 优化方案"）。
   • 多行输入：按 Alt+Enter 换行。
   • 退出：输入 exit。
   • 管理 Agent：/agent list。
   • 管理会话：/session list。

⚙️ 配置指南

QRClaw 会自动读取环境变量（.env）或系统环境变量。

模型配置 (二选一)

方案 A: OpenAI 兼容接口 (推荐 DeepSeek/Moonshot)

export LLM_PROVIDER="openai"                        # 默认值
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
export OPENAI_BASE_URL="https://api.deepseek.com"   # 如果用 DeepSeek
export OPENAI_MODEL="deepseek-chat"                 # 模型名称

方案 B: Google Vertex AI (Gemini Pro)

无需安装 gcloud 或配置 Project ID，只需一个 API Key。

export LLM_PROVIDER="vertex"
export VERTEX_API_KEY="AIza..."                     # 你的 Google API Key
export OPENAI_MODEL="gemini-1.5-pro"                # 可选，默认 gemini-pro

联网搜索配置（可选）

QRClaw 默认使用 DuckDuckGo（完全免费）。如果你想更强：

# 方案 A: Tavily (推荐，不仅能搜还能读网页)
export TAVILY_API_KEY="tvly-..."

# 方案 B: Google Search (每日 100 次免费)
export GOOGLE_API_KEY="AIza..."
export GOOGLE_CSE_ID="012345..."

🧩 插件开发

想给 Agent 加个新能力？只需在 qrclaw/tools/ 下新建一个 .py 文件：

from qrclaw.tools.registry import register

@register(description="计算两个数的和")
def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

重启 qrclaw，Agent 就能用这个新技能了！

🤝 贡献指南

欢迎提交 PR 或 Issue！

1. Fork 本仓库
2. 创建分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 提 Pull Request

📄 开源协议

本项目采用 MIT License 开源。允许个人或商业免费使用，只需保留版权声明。