7df-lab/devo

解决的问题

Devo 专为需要多步骤处理的复杂任务而设计。它通过提供一个持久且可编程的工作区，解决了 LLM 代理在工具调用之间丢失上下文或从空白状态重新开始的问题。

工作原理

Devo 采用递归代理架构，父代理可以将独立的子任务委派给子代理。每个代理都在一个持久的 Python REPL（ipython 工具）中运行，能够跨会话跟踪变量、导入和中间结果。它可执行 bash 命令、管理异步任务，并通过 Model Context Protocol (MCP) 和 Agent Skills 连接外部工具。

适用人群

适用于需要能够处理软件开发及其他复杂工作流的 AI 代理的用户，可通过桌面应用程序或基于终端的 TUI/CLI 访问。

主要亮点

• 递归委派：父代理可为专注的子任务生成子代理，每个子代理拥有独立的会话状态。
• 持久的 Python 工作区：内置的 Python REPL 允许选择性检查数据并基于先前步骤进行构建。
• 模型无关：支持 OpenAI 兼容和 Anthropic API，包括本地模型端点和私有网关。
• 可扩展：可与 Model Context Protocol (MCP) 服务器和可重复的 Agent Skills 集成。
• 灵活的接口：提供图形化桌面应用和原生终端 TUI/CLI 两种形式。