agentdev

一个最小可运行的 LangChain Agent。命令行对话，带两个工具：当前时间和四则运算。模型走 OpenAI 兼容接口，可以接官方 OpenAI，也可以接 DeepSeek 等兼容服务。

环境

• Python 3.11 及以上（本机使用 3.13）
• 虚拟环境：项目内 .venv
• 依赖：langchain、langchain-openai、python-dotenv

安装

py -3.13 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -U pip
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -e ".[dev]"

发给别人用

代码放 GitHub，方便看源码和提问题。别人用 pip / pipx 安装时，包要传到 PyPI。PyPI 是下载处，GitHub 不是。

发布前在 pypi.org 注册账号，安装 twine，按 PyPI 的说明上传这个项目打出来的包。发布到 PyPI 的名字是 wkagent。agentdev 这个名字已经被别人占用了。

别人装好之后：

pipx install wkagent
wkagent

第一次运行会在终端里选择服务商并输入 API Key。也可以先执行 wkagent setup。支持 OpenAI、DeepSeek、Kimi、通义千问、智谱 GLM、OpenRouter，以及任何 OpenAI 兼容接口。密钥写在对方自己的 ~/.agent/.env，不会包进代码里。

配置

开发时仍可以在项目目录放 .env，它会覆盖主目录里的同名配置。日常使用不必手写这个文件，用 wkagent setup 即可。

安装到终端

开发时仍用上面的虚拟环境。要在任意目录直接运行，用 pipx 装一次：

py -3.13 -m pip install pipx
py -3.13 -m pipx ensurepath
pipx install --python py -3.13 .

新开一个终端后，进入某个项目目录，执行 wkagent。

密钥放在用户主目录 ~/.agent/.env。当前目录如果也有 .env，其中的模型名会覆盖主目录的配置。会话、项目记忆和引用写在当前目录的 .agent/。用户记忆和个人反馈写在 ~/.agent/memory/。

运行

在仓库里开发时：

.\.venv\Scripts\wkagent.exe

或：

.\.venv\Scripts\python.exe -m agentdev.cli

两层怎么划分、怎样新增业务 Agent，见 docs/architecture.md。

输入 /help 查看命令，/model 更换模型，/status 查看当前接通的模型，/new 清空会话，/exit 退出。

每一轮会先规划步骤，再调用工具，并把状态写到 .agent/session.json。下次启动会恢复这次会话。

测试

工具不依赖模型密钥：

.\.venv\Scripts\python.exe -m pytest

目录

src/agentdev/runtime/          运行时：状态、模型、工具循环、派生调度
src/agentdev/agents/assistant/ 业务 Agent：提示词、工具和协作图
src/agentdev/cli.py            转发到助手的命令行入口