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Eigent 多智能体工作流系统安装指南三步跑起来并完成模型配置【免费下载链接】eigentEigent: The Open Source Cowork Desktop - Local and Free Alternative to Claude Cowork and Codex项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ei/eigentEigent 是一个开源的多智能体工作流桌面系统浏览器、终端、文档、开发者等多个智能体在你的电脑上并行干活你负责派活它负责执行。你可以接自己的模型 API也可以本地部署后端数据留在自己机器里。这篇教程带你从零把它装好、跑起来并把第一个模型连上。图Eigent 的多智能体工作台每个卡片代表一类可独立调用的智能体环境准备先核对这 4 项硬件与依赖启动前把下面这张表过一遍缺哪项补哪项项目最低要求推荐配置操作系统Windows 10/1164 位、macOS 10.14、Ubuntu 18.04Windows 11、macOS 12、Ubuntu 20.04Node.js18.x官方支持 18–2220.x LTSPython3.12.*本地部署后端时需要3.12 最新版内存 / 磁盘8GB RAM / 10GB 可用空间16GB RAM / 20GB SSD[!WARNING] 内存低于 8GB 或磁盘不够时多个智能体并行执行容易卡顿甚至中途失败跑本地模型vLLM、Ollama 等还会额外占用显存和内存建议按推荐配置准备。最快启动路径三步完成安装与启动下面是官方 Quick Start云端模式的路径全程只需 Node 环境不需要 Python。第 1 步拿到代码# 克隆仓库并进入目录 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ei/eigent cd eigent怎么算成功目录下能看到backend/、server/、src/、package.json这几个关键路径。第 2 步安装前端依赖# 安装 Node 依赖package.json 中已锁定版本 npm install怎么算成功命令正常退出、无 ERESOLVE 之类的报错且生成了node_modules/目录。第 3 步启动应用# 启动开发模式会先清理 Vite 缓存再拉起前端 npm run dev怎么算成功终端出现 Vite 就绪提示应用窗口自动弹出默认连接 Eigent 云服务需要你注册账号登录图npm run dev成功后的应用窗口窗口能打开即代表前后端链路已通[!TIP] 如果你不想用云服务、要求数据全部留在本机可以改走本地部署路线在server/目录用 Docker Compose 起 FastAPI PostgreSQL 后端再让前端指向http://localhost:3001完整步骤见 server/README_EN.md。首次配置以 Gemini 为例接入你的第一个模型应用跑起来后模型还没接上先走一次完整配置。以 Google Gemini 为例进入设置在应用内点击设置入口打开 Models模型页面。Eigent 预置了 Gemini、OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Qwen 等一串供应商模板你无需从零建配置。填字段在 Gemini 卡片里填两处即可——API Key在 Google AI Studio 申请的密钥API Host保留默认值https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/源码里预置的默认地址就写在这里src/lib/llm.ts走代理时才需要改模型名选一个可用的 Gemini 型号填进 Model Type。保存并验证点保存后系统会实际请求一次接口做连通性校验成功卡片会变成可用状态再把它设为默认Set as Default之后所有智能体优先用这个模型。校验失败多半是 Key 抄错或网络出不去回到上面 FAQ 对照排查。进阶定制改哪里想往深处调只认准这几个位置智能体定义在 backend/app/agent/factory/browser.py、terminal相关、developer.py、document.py、social_media.py各对应一类智能体改提示词和工具装配就在这里动工具集实现集中在backend/app/agent/toolkit/后端依赖统一用 uv 管理拉了新代码后在backend/目录执行uv sync同步本地部署的后端服务、端口和数据卷说明都在 server/README_EN.md。常见问题模型连接失败等报错怎么排查症状npm run dev启动即报 Node 引擎错误 →原因Node 版本不在 18–22 支持区间 →解决node -v确认版本换用 18 或 20 的 LTS 再试。症状发消息时提示模型连接失败 →原因API Key 无效、额度用尽或本机网络访问不了模型服务商 →解决重抄一遍 Key 核对格式换网络或配置代理也可以先接 Ollama 等本地模型验证链路。症状界面能打开但接口 404 / 转圈 →原因走本地部署时server/下的后端服务没启动 →解决确认 3001 端口的 FastAPI 服务在跑浏览器访问http://localhost:3001/docs能看到 Swagger 页面即正常详见 server/README_EN.md。症状npm install极慢或下载中断 →原因默认 npm 源在国内网络下不稳定 →解决临时切换 npm 镜像源后重新安装即可。症状启动时报端口被占用 →原因上一次的开发进程没退干净 →解决结束残留的 node/vite 进程后重启或等旧进程完全退出再npm run dev。到这里你已经装好了一个本地可用的 Eigent 多智能体工作台并接上了第一个模型。下一步建议给一个真实任务试试 Workforce 模式让多个智能体并行处理一件事你会直观感受到它和单轮聊天的差别。【免费下载链接】eigentEigent: The Open Source Cowork Desktop - Local and Free Alternative to Claude Cowork and Codex项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ei/eigent创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Eigent 多智能体工作流系统安装指南：三步跑起来并完成模型配置
Eigent 多智能体工作流系统安装指南三步跑起来并完成模型配置【免费下载链接】eigentEigent: The Open Source Cowork Desktop - Local and Free Alternative to Claude Cowork and Codex项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ei/eigentEigent 是一个开源的多智能体工作流桌面系统浏览器、终端、文档、开发者等多个智能体在你的电脑上并行干活你负责派活它负责执行。你可以接自己的模型 API也可以本地部署后端数据留在自己机器里。这篇教程带你从零把它装好、跑起来并把第一个模型连上。图Eigent 的多智能体工作台每个卡片代表一类可独立调用的智能体环境准备先核对这 4 项硬件与依赖启动前把下面这张表过一遍缺哪项补哪项项目最低要求推荐配置操作系统Windows 10/1164 位、macOS 10.14、Ubuntu 18.04Windows 11、macOS 12、Ubuntu 20.04Node.js18.x官方支持 18–2220.x LTSPython3.12.*本地部署后端时需要3.12 最新版内存 / 磁盘8GB RAM / 10GB 可用空间16GB RAM / 20GB SSD[!WARNING] 内存低于 8GB 或磁盘不够时多个智能体并行执行容易卡顿甚至中途失败跑本地模型vLLM、Ollama 等还会额外占用显存和内存建议按推荐配置准备。最快启动路径三步完成安装与启动下面是官方 Quick Start云端模式的路径全程只需 Node 环境不需要 Python。第 1 步拿到代码# 克隆仓库并进入目录 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ei/eigent cd eigent怎么算成功目录下能看到backend/、server/、src/、package.json这几个关键路径。第 2 步安装前端依赖# 安装 Node 依赖package.json 中已锁定版本 npm install怎么算成功命令正常退出、无 ERESOLVE 之类的报错且生成了node_modules/目录。第 3 步启动应用# 启动开发模式会先清理 Vite 缓存再拉起前端 npm run dev怎么算成功终端出现 Vite 就绪提示应用窗口自动弹出默认连接 Eigent 云服务需要你注册账号登录图npm run dev成功后的应用窗口窗口能打开即代表前后端链路已通[!TIP] 如果你不想用云服务、要求数据全部留在本机可以改走本地部署路线在server/目录用 Docker Compose 起 FastAPI PostgreSQL 后端再让前端指向http://localhost:3001完整步骤见 server/README_EN.md。首次配置以 Gemini 为例接入你的第一个模型应用跑起来后模型还没接上先走一次完整配置。以 Google Gemini 为例进入设置在应用内点击设置入口打开 Models模型页面。Eigent 预置了 Gemini、OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Qwen 等一串供应商模板你无需从零建配置。填字段在 Gemini 卡片里填两处即可——API Key在 Google AI Studio 申请的密钥API Host保留默认值https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/源码里预置的默认地址就写在这里src/lib/llm.ts走代理时才需要改模型名选一个可用的 Gemini 型号填进 Model Type。保存并验证点保存后系统会实际请求一次接口做连通性校验成功卡片会变成可用状态再把它设为默认Set as Default之后所有智能体优先用这个模型。校验失败多半是 Key 抄错或网络出不去回到上面 FAQ 对照排查。进阶定制改哪里想往深处调只认准这几个位置智能体定义在 backend/app/agent/factory/browser.py、terminal相关、developer.py、document.py、social_media.py各对应一类智能体改提示词和工具装配就在这里动工具集实现集中在backend/app/agent/toolkit/后端依赖统一用 uv 管理拉了新代码后在backend/目录执行uv sync同步本地部署的后端服务、端口和数据卷说明都在 server/README_EN.md。常见问题模型连接失败等报错怎么排查症状npm run dev启动即报 Node 引擎错误 →原因Node 版本不在 18–22 支持区间 →解决node -v确认版本换用 18 或 20 的 LTS 再试。症状发消息时提示模型连接失败 →原因API Key 无效、额度用尽或本机网络访问不了模型服务商 →解决重抄一遍 Key 核对格式换网络或配置代理也可以先接 Ollama 等本地模型验证链路。症状界面能打开但接口 404 / 转圈 →原因走本地部署时server/下的后端服务没启动 →解决确认 3001 端口的 FastAPI 服务在跑浏览器访问http://localhost:3001/docs能看到 Swagger 页面即正常详见 server/README_EN.md。症状npm install极慢或下载中断 →原因默认 npm 源在国内网络下不稳定 →解决临时切换 npm 镜像源后重新安装即可。症状启动时报端口被占用 →原因上一次的开发进程没退干净 →解决结束残留的 node/vite 进程后重启或等旧进程完全退出再npm run dev。到这里你已经装好了一个本地可用的 Eigent 多智能体工作台并接上了第一个模型。下一步建议给一个真实任务试试 Workforce 模式让多个智能体并行处理一件事你会直观感受到它和单轮聊天的差别。【免费下载链接】eigentEigent: The Open Source Cowork Desktop - Local and Free Alternative to Claude Cowork and Codex项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ei/eigent创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考