1. Node requirement: Node.js 20 LTS or 22 LTS with npm.

CLI 快速安装

V0.80 的 CLI 是 Lynn 的终端版:跑在命令行里的 AI 编码助手,带终端 TUI、完整 Markdown 渲染、流式输出、工具调用和长任务续跑。它可以独立给人使用,也可以给其他智能体和 CI 当无交互 worker。一行命令装好,不用克隆仓库、不用编译。

```bash

macOS: brew install node@20

macOS/Linux: nvm install 20 && nvm use 20

Windows: winget install OpenJS.NodeJS.LTS

2. Install or update from the Lynn mirror. --force is safe for first install too.

npm install -g --force "https://download.merkyorlynn.com/downloads/cli/lynn-cli-0.81.0.tgz"

快速开始

下载安装

macOS（Apple Silicon / Intel）：从 Releases 下载最新 .dmg。V0.81.0 的 Apple Silicon / Intel DMG 会完成签名、公证、stapled,并通过 Gatekeeper 校验。

Windows：Windows 安装包以后续 Releases 可见资产为准；当前 v0.81.0 在线更新 manifest 不会指向未上传的 Windows 安装包。

Windows SmartScreen 提示： 后续 Windows 安装包会完成代码签名；首次运行仍可能因为新版应用声誉积累不足出现 SmartScreen 确认提示。

Linux 版本计划中。

首次运行

• Quick Start：输入名字 → 授权 → 进入主界面。默认模型池开箱即用，无需 API Key。
• 本地模型：设置 → 模型 → 本地 Qwen3.5-9B。V0.80 起本地 9B 只在你明确点击启用后下载/启动;首次暖机会比云模型慢一些,但不会在打开应用时自动占用约 6GB 显存/统一内存。
• Advanced Setup：输入名字 → 连接自己的供应商 → 选对话/工具模型 → 设权限 → 进入。

所有模型配置后续都可在设置调整。

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截图

<p align="center"> <img src=".github/assets/screenshot-main-20260407-v3.png" width="100%" alt="Lynn 主界面"> </p>

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开箱即用，零配置

首次启动有两条路径：

Quick Start（3 秒进主界面）— 输入名字、授权权限，直接开聊。内置免费默认模型池（V0.80 走 brain v2，主链头位 StepFun 3.7 Flash(256K 上下文,high 推理,32K 推理/生成预算),MiMo 接多模态兜底）：

T1  ⭐ StepFun 3.7 Flash（256K 上下文,high reasoning,32K 推理/生成预算,高速文本/编码主路）
T2  小米 MiMo V2.5 Pro / Omni（多模态、原生搜索、音频/视频/图片兜底）
T3  Spark Qwen 3.6 35B A3B（本地/自建零成本兜底）
T4  DeepSeek V4-flash / V4-pro（云兜底，长上下文）
T5  智谱 GLM / Kimi / MiniMax（供应商备用链路）

多级降级自动切换：429、配额、供应商错误或能力不匹配 → 自动下一档，对话不中断。默认模型有工具调用能力（Plan C 透传，可以直接跑 write / edit / read / bash），不只是聊天。链式工具锚定、tool result reinforcement、tool-storm guard 和 pre-search 会在 router 层帮模型稳住多步工具结果。

隐私三条承诺：不训练、不落盘、日志最小化。想要绝对隐私？三种逃生路径： - Lynn 本地 Qwen3.5-9B Q4_K_M imatrix MTP / 4B imatrix 低配降级 / 35B Q4_K_M imatrix(按硬件显式启用,本地离线使用且不消耗云端额度) - 全程 Ollama 本地模型（无任何数据出门） - 自备 OpenAI / Anthropic / Moonshot 等 API Key（走你自己的账号） - 敏感工作区路径隔离（.lynn/private/* 不进记忆）

Advanced Setup — 想接自己的 provider？OpenAI 兼容协议全支持，7 家国产 Coding Plan（百炼/智谱/Kimi/MiniMax/阶跃/腾讯云/火山引擎）预注册，填 Key 即用。

界面支持 5 种语言：zh / en / ja / ko / zh-TW。

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🔭 V0.80:GUI + CLI Worker Fleet

V0.80 把 Lynn 带回编程主战场,但不是再做一个单 CLI 或 IDE 插件。Lynn 的方向是把 GUI 变成多个 CLI Agent 的指挥台:你可以在图形界面里拆任务、派发给不同 CLI worker、查看日志和 diff、跑门禁、合并或丢弃结果。

这不是“不服务代码”。恰恰相反,Lynn 要把代码任务和业务任务放到同一个调度系统里:

• GUI 指挥台:在 Lynn 桌面端创建任务、分配 worker、查看每条 worker 的 stdout/stderr、diff、测试结果和越界修改。
• CLI Worker Fleet:统一调度 Codex、Claude Code、Qwen、codebuddy、Kimi、opencode 或自定义 CLI,每个 worker 自动进入独立 worktree。
• 任务协议化:自动生成 task brief,包含 owned files、forbidden files、验收标准、测试命令和提交要求。
• Merge Queue:worker 完成后进入人工验收队列,可以 cherry-pick、merge、abandon,并在合并后自动跑 release gate。
• @lynn/cli:V0.80 同步发布 npm CLI 包,支持 Lynn -p、Lynn code、Lynn agents 和 Lynn worker run,既能给终端用户使用,也能被 GUI 调度。

Cursor 解决“我正在编辑这段代码”;Claude Code / Codex CLI 解决“我在终端里让一个 Agent 干活”。Lynn V0.80 要解决的是下一层问题:当你同时有 3-5 个 CLI Agent、多个 worktree、代码任务和业务任务并行时,谁来调度、验收和收口。

Fleet worker:GUI Fleet 与各家 coding CLI 的统一适配器。

Lynn worker run --brief task.md --worktree . --jsonl Lynn worker run --brief task.md --worktree . --agent codex-cli --jsonl Lynn worker run --brief task.md --worktree . --agent claude-code --jsonl Lynn worker run --brief task.md --worktree . --agent qwen-cli --jsonl ```

一个 --agent 把任务派给 Codex / Claude Code / Qwen / Kimi / CodeBuddy / OpenCode 或 Lynn 自身,统一吐 Fleet JSONL。安全边界守在 Lynn 侧(ownership / forbidden-glob / diff 校验 / gate),不依赖外部 worker 自觉。

成功信号 = gate.finished.ok;硬失败 = worker.violation 或 worker.error{recoverable:false}。完整规范(BYOK 配置 / agent 适配表 / 全事件 schema / code tools)见 docs/ops/lynn-cli-agent-contract.md。

Q4：没 API Key 能用吗？

能。Quick Start 60 秒进主界面直接聊，全程零配置。后台自动走 Brain v2 降级链（StepFun 3.7 Flash(256K 上下文,high 推理,32K 推理/生成预算) ⭐ → MiMo V2.5 Pro/Omni → Spark Qwen3.6-35B A3B → DeepSeek V4 → GLM / Kimi / MiniMax），哪档有空走哪档。图片、音频、视频等多模态输入会自动落到 MiMo。

Q6：能改模型吗？接自己的 API？

可以。设置 → 模型 → 填 API Key（支持 OpenAI / Anthropic / DeepSeek / 智谱 / Kimi / MiniMax / 通义千问 / 百炼 / Ollama 本地 / 硅基流动 等所有 OpenAI-compat provider）。

7 家国产 Coding Plan 预注册，填 Key 即用：百炼 / 智谱 / Kimi / MiniMax / 阶跃 / 腾讯云 / 火山引擎。

🚀 Lynn 自己的模型 + 推理引擎(2026-05 新)

Lynn 之前一直走"客户端 + Brain 兜底"的路子:模型用别人家的(MiMo / Qwen3.6 / DeepSeek / Kimi),Lynn 负责工程化和体验。

现在 Lynn 有了自己的模型,后面还会有自己的推理引擎。

第一个模型:Lynn-V4-Pro-Distill-Qwen-35B-A3B

基于 Qwen3.6-35B-A3B 用蒸馏 + 多阶段 LoRA 训出来的工作主力模型,4-gate eval NET WIN +40pp(对照 base)。

三种格式直接下载:

• 🤗 HuggingFace:nerkyor/Lynn-V4-Pro-Distill-Qwen-35B-A3B(Q4_K_M · NVFP4-v8-RTN)
• 🇨🇳 ModelScope(国内下载推荐):Merkyor/Lynn-V4-Pro-Distill-Qwen-35B-A3B(Q4_K_M · NVFP4-v8-RTN)

工具链全开源:lynn-distill-toolkit(4-gate eval / sanity / pipeline / 剪枝)+ qwen3.6-nvfp4-toolkit(NVFP4 量化工具链)。

为什么自己做模型 + 引擎

• 通用模型擅长聊天 / 通用问答,对"长记忆 + 多 Agent + 写作"这类 Lynn 特化场景没专门优化
• 上游推理引擎(vLLM / SGLang / TRT-LLM)对 NVFP4 + MoE 这种新组合集成节奏 4-8 周,等不起
• 自己控制模型 + 引擎 = 可以把 Lynn 特有的能力(Yuan 人格 / 主动召回 / 任务模式)直接塞进训练数据和 inference path

不替代云端兜底(MiMo / Qwen / DeepSeek 依然是默认主链),多了一条本地私有的路。

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本地模型,三档硬件分级

Lynn 本地模型按硬件分三档。V0.80 起本地 GGUF 不再随应用启动自动拉起,避免一打开 Lynn 就占用约 6GB 显存/统一内存;需要本地离线推理时,在设置里显式启用即可:

9B / 35B 质量数据均为 Q4_K_M 量化态 + thinking-on 32K max_tokens 口径,GB10 Spark llama.cpp 同硬件实测。4B imatrix 作为低配降级:thinking-off 可用,thinking-on 已复现长思考后无正文,不作为默认引导模型。

国内模型深度优化

Lynn 不是简单套 OpenAI 兼容协议。从 9B 小模型到 GLM-5 推理模型，每一级都有针对性适配：

工具分层（Tool Tiering） — 按上下文窗口自动裁剪工具集：

小模型专属 Prompt 工程 — context < 32K 时自动注入：回复限 500 字 + 关键结论 `` 标注（压缩时优先保留）；单工具串行调用规则（防弱模型并行错）；3 步以上任务强制先出计划等确认。

自适应上下文压缩 — 小窗口保留 40% 近期上下文、4K 输出预留；大窗口 20% / 16K；压缩 1-2 次后自动 session 接力（大模型 3 次），防止质量崩溃。

推理协议适配 — 智谱 GLM-5 系列走 ZAI thinking format（thinking: { type: "enabled" }）；Qwen3 全系走 enable_thinking quirk；两者走不同的 Pi SDK 补丁路径。

工具调用容错 — 小模型工具调用连续失败 3 次后自动降级：停工具、用文字说明。空 tools: [] 自动清理（dashscope / volcengine 不接受空数组会 400）。

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插件系统（7 类 contribution）

第三方想加功能不用 fork 源码。扔一个文件夹到 ~/.lynn/plugins/：

my-plugin/
├── manifest.json       # 元数据
├── tools/*.js          # 自定义工具（注入 agent）
├── routes/*.js         # HTTP 路由（Hono）
├── commands/*.js       # 斜杠命令
├── skills/             # Skills 目录
├── agents/*.json       # Agent 模板
├── providers/*.js      # 自定义 LLM provider
├── hooks.json          # Lifecycle hooks（before-chat / after-tool 等）
└── index.js            # onload / onunload 生命周期

• 动态 import（Node ESM 热加载，重启即见）
• Hook 链语义完整：before-* 返回 null 取消、对象替换、undefined 透传
• disposables 链：unloadPlugin 时按注册顺序 dispose，零泄漏
• 设置里的 PluginsTab UI 可视化管理

内置示例插件：plugins/github-watch/（定时扫 GitHub 仓库并通知）。

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常见问题 FAQ