10 分钟上手 PenguinHarness桌面/CLI/Docker/SDK 四条安装路线完全指南【免费下载链接】penguin-harness Unified and Stable RSI Platform项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/penguin-harnessPenguinHarness 是一个开源、本地运行的多 Agent 应用自动开发平台帮你以几十分之一的成本完成 AI 应用的创建、评测、优化与部署。本文面向新手用 10 分钟带你走完四条安装路线桌面应用、命令行CLI Web App、Docker 容器和 TypeScript SDK四条路线共用同一个引擎和数据目录挑一条最顺手的开始即可。30 秒了解 PenguinHarness 能做什么在装之前先花 30 秒看看它有多能打一句话生成可运行的 Agent 应用——描述需求自动产出脚手架、代码与运行说明1000 模型自由接入——DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen、GPT、Gemini、Claude 等预置任意 OpenAI 协议端点均可自定义接入原生 Agent 自进化——跑 Benchmark、找失分点、自动发布 N1 版每步轨迹可回放成本极低——官方 Benchmark 中数据分析准确率最高成本仅为同类工具的 1/70。内置插件库覆盖办公效率、软件开发、AI 应用开发与 Agent 公司四类场景详见 plugins/ 目录。路线怎么选一张表看懂四条安装路线路线适合谁需要终端吗️ 桌面应用想直接当产品用不需要还替你装好penguin命令⌨️ CLI Web App装到服务器或想要penguin命令安装时用一次 Docker部署到远程机器的服务端启动时用一次 SDK把引擎嵌入自己的 TypeScript 程序需要 拿不准就选桌面应用步骤最少以后换到别的路线零成本因为四条路线共用同一个数据目录。选路线之前只需准备一样东西一个模型供应商的 API KeyPenguinHarness 不内置任何凭据。路线一桌面应用——双击安装打开即登录适合完全不想碰终端的用户。桌面应用内嵌服务端打开即已登录——没有登录页不用抄初始密码。一键安装步骤下载对应平台的安装包macOS 11dmg、Windows 10exe、Linux x64AppImage / debmacOS 上先拖入「应用程序」文件夹再打开安装包已签名公证Windows 已 Authenticode 签名首次启动都无需手动放行唯一例外浏览器下载的 Linux AppImage 需先执行chmod x赋予执行权限。打开后在侧边栏进入模型库在供应商分组里「填写密钥」填入 API Key需要时把想用的模型「设为默认模型」。然后在新建对话里发送第一条消息比如「创建 hello.txt内容为 Hello, Penguin」第一个 Task 就跑通了。详细步骤见 packages/docs/content/quickstart-desktop.zh.md。路线二CLI 一行命令安装penguin web 打开完整 Web 体验在线安装器自带 Node 运行时解压即用机器上无需预装 Node.js# Linux / macOS curl -fsSL https://penguin.ooo/install.sh | sh # WindowsPowerShell irm https://penguin.ooo/install.ps1 | iex # 或用 npm任意平台需 Node 24 npm install -g prismshadow/penguin-cli安装器脚本源码就在仓库里install.sh、install.ps1。装好后用penguin -v验证版本。最快配置方法——一行命令配好模型penguin config model add --provider deepseek --model-id deepseek-flash --api-key sk-... --set-default启动 Web 体验penguin web # 服务启动在 http://127.0.0.1:7364自动打开浏览器服务端会打印一条带边框的首次登录链接——打开它认领内置管理员admin并设置密码设密码前每次启动都会重新打印链接最长有效 30 天。除 Web 界面外CLI 还能在终端直接干活penguin run -m Create hello.txt containing Hello, Penguin # 单次任务 penguin chat # 交互式 REPL/compact 压缩上下文、/clear 新会话、Ctrl-C 中断 penguin server # 无界面模式启动同一个服务端完整安装参考离线包、版本固定、Windows 细节见 packages/docs/content/quickstart-cli.zh.md。路线三Docker 容器化部署——一个容器、一个卷要把 PenguinHarness 装到服务器或远程机器上Docker 是最短路径。官方镜像提供linux/amd64与linux/arm64以非特权用户运行数据落在/data卷docker run -d --name penguin \ -p 127.0.0.1:7364:7364 \ -v penguin-data:/data \ --restart unless-stopped \ hiyouga/penguinharness:latest docker logs penguin # 从日志里拿到首次登录链接也可以用 Compose 方式仓库已附带最小化部署文件 docker/compose.yaml镜像由 Dockerfile 构建latest每次 push main 重建发布版以精确版本号打标签。几个实用要点示例端口只发布在宿主机回环上即只有运行 Docker 的机器能访问http://localhost:7364要从别的机器用可ssh -L 7364:127.0.0.1:7364 host转发对外服务请改用-p 7364:7364发布到所有接口并尽量放在终结 TLS 的反向代理之后镜像标签:latest与精确版本号并存生产环境建议固定版本号。详见 packages/docs/content/quickstart-docker.zh.md。路线四SDK——把引擎嵌入自己的 TypeScript 程序prismshadow/penguin-core就是 CLI 与服务端内部运行的那个引擎可直接嵌入你的程序要求 Node 24npm install prismshadow/penguin-coreSDK 与桌面应用、CLI 读取同一个数据目录在别处配好的模型直接复用无需重复配置。最小示例import { createAgent, isCompleteModelMessage, userText } from prismshadow/penguin-core; const agent await createAgent({ agentId: default_agent }); const session await agent.createSession({ workspaceDir: process.cwd() }); for await (const output of session.run([userText(Create hello.txt containing hi)], { approve: async () allow, // 工具调用审批回调 })) { if (isCompleteModelMessage(output) output.payload.type text) { console.log(output.payload.text); } }引擎核心实现位于 packages/core/接口契约见 packages/docs/content/interfaces.zh.mdSDK 快速上手见 packages/docs/content/quickstart-sdk.zh.md。四条路线共通一个数据目录随便混用同一数据目录~/.penguin/dataWindows 为%USERPROFILE%\.penguin\data容器内为/dataAgent、模型配置、历史会话全在其中——桌面应用里配好的模型CLI 和 SDK 立刻能用同一套界面桌面应用与penguin web打开的是同一个 Web App桌面端只是内嵌了服务端并省去登录同一时刻一个服务端数据目录已有服务端运行时其他入口会直接接入而不是再启一个。下一步跑通后的探索清单快速开始总览四条路线的入口导航Web App 功能导览多会话对话、Agent/技能/模型管理、用量统计、轨迹观测、评估中心CLI 参考penguin全部命令与选项配置参考环境变量、审批模式与高级设置README.zh.mdBenchmark 数据、内置插件与模型支持总览。10 分钟后你的机器上已经跑起了一个能自动构建 AI 应用的 Agent 平台——祝玩得开心 【免费下载链接】penguin-harness Unified and Stable RSI Platform项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/penguin-harness创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考