Eve Agent V2 本地AI编程助手
经 AI Skill Hub 精选评估，Eve Agent V2 本地AI编程助手 获评「推荐使用」。这款AI工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 7.8 分，适合有一定技术背景的用户使用。
📚 深度解析
**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS？**
对于个人开发者和有隐私需求的用户，本地部署的开源工具意味着数据不离本机，不受第三方服务商的数据政策约束。同时，开源工具通常没有使用次数限制和月度费用，一次安装即可长期使用，对于高频使用场景的总拥有成本（TCO）远低于订阅制商业工具。
**安装与环境准备**
Eve Agent V2 本地AI编程助手 依赖 Python 运行环境。建议通过 pyenv（Python）或 nvm（Node.js）管理 Python 版本，避免全局环境污染。对于新手用户，推荐先创建虚拟环境（python -m venv venv && source venv/bin/activate），再安装依赖，这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始，不影响系统稳定性。
**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues（已关闭的问题），大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时，提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例，能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 Eve Agent V2 本地AI编程助手 的版本更新，及时通知重要功能变化。
📋 工具概览
一个基于Ollama驱动的本地优先自主AI编程代理。它通过构建AI工作流实现代码编写与自动化任务，强调隐私保护与本地运行，非常适合希望在不依赖云端API的情况下提升开发效率的程序员。
Eve Agent V2 本地AI编程助手 是一款基于 Python 开发的开源工具，专注于 本地AI、自主编程、Ollama 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。
📖 中文文档
一个基于Ollama驱动的本地优先自主AI编程代理。它通过构建AI工作流实现代码编写与自动化任务，强调隐私保护与本地运行，非常适合希望在不依赖云端API的情况下提升开发效率的程序员。
Eve Agent V2 本地AI编程助手 是一款基于 Python 开发的开源工具，专注于 本地AI、自主编程、Ollama 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。
- 开源免费，支持本地部署，数据完全自主可控
- 活跃的 GitHub 开源社区，持续迭代更新
- 提供详细文档和使用示例，新手友好
- 支持自定义配置，灵活适配不同使用环境
- 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
- 本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
- 自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
- 作为开源基础组件进行商业化二次开发
# 方式一：pip 安装（推荐）
pip install eve-agent-v2-unleashed
# 方式二：虚拟环境安装（推荐生产环境）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install eve-agent-v2-unleashed
# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/JeffGreen311/eve-agent-v2-unleashed
cd eve-agent-v2-unleashed
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import eve_agent_v2_unleashed; print('安装成功')"
- 访问 GitHub 仓库页面
- 按照 README 文档完成依赖安装
- 根据系统环境完成初始化配置
- 参考官方示例或文档开始使用
- 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
# 命令行使用
eve-agent-v2-unleashed --help
# 基本用法
eve-agent-v2-unleashed input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import eve_agent_v2_unleashed
# 示例
result = eve_agent_v2_unleashed.process("input")
print(result)
# eve-agent-v2-unleashed 配置文件示例（config.yml） app: name: "eve-agent-v2-unleashed" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 eve-agent-v2-unleashed --config config.yml # 或通过环境变量配置 export EVE_AGENT_V2_UNLEASHED_API_KEY="your-key" export EVE_AGENT_V2_UNLEASHED_OUTPUT_DIR="./output"
简介
<img src="web/assets/eve_v2u_logo.png" width="220" alt="Eve V2 Unleashed" />
✨ Key Features
| Feature | Details | |
|---|---|---|
| 🔄 | **40-Round Agentic Loop** | Plans, executes, verifies, and self-corrects — up to 40 tool-call rounds per task |
| ⚡ | **Real-Time Streaming** | Token-by-token SSE output — watch Eve think and build live |
| 🛠️ | **Full Tool Suite** | bash, file I/O, grep, glob, git, web search, URL fetch, multi-edit |
| 🖥️ | **Local + Cloud Models** | Local GPU models AND Ollama cloud (MiniMax M3) — switch mid-session |
| 📁 | **Workspace Picker** | Change your working directory from the UI at any time |
| 🤖 | **112 Sub-Agents** | Specialized agents for Python, FastAPI, Rust, ML, DevOps, security… |
| 💬 | **111 Slash Commands** | /fix, /review, /refactor, /test, /docs, /plan and more |
| 🧠 | **273 Skills** | Composable skill modules, progressively loaded |
| 🔍 | **Live Web Search** | Tavily-powered — Eve researches the web mid-task |
| 🗡️ | **Quest System** | Drop .md files into workspace/quests/ — Eve runs them automatically |
| ⚡ | **RPG Progression** | Eve earns XP, levels up, and unlocks achievements as she works |
| 📱 | **Telegram Bridge** | Push notifications and mobile chat with Eve |
| 🪟 | **Windows Native** | PowerShell-aware bash tool, one-click .bat launcher |
| 🎨 | **Cyberpunk UI** | Animated robot avatar, Eve face panel, streaming terminal — no build step |
| 👁️ | **Computer Vision** | Screenshot, OCR screen analysis, and full GUI interaction (click, type, hotkeys) via OpenClaw |
---
📋 Requirements
- Python 3.11+
- Ollama installed and running
- GPU recommended (NVIDIA CUDA or Apple Silicon Metal)
- 4 GB VRAM minimum for Eve V3 4B; 6 GB+ for the merged model
---
1 — Install Ollama + pull a model
```bash
Install Ollama: https://ollama.com/download
2 — Clone & install
git clone https://github.com/JeffGreen311/eve-agent-v2-unleashed.git
cd eve-agent-v2-unleashed<details> <summary><b>Windows</b></summary>
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install fastapi uvicorn ollama httpx pydantic-settings python-dotenv aiohttp rich psutil pyyaml<details> <summary><b>Linux</b></summary>
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install fastapi uvicorn ollama httpx pydantic-settings python-dotenv aiohttp rich psutil pyyaml<details> <summary><b>macOS</b></summary>
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install fastapi uvicorn ollama httpx pydantic-settings python-dotenv aiohttp rich psutil pyyamlApple Silicon: Eve automatically benefits from Metal GPU acceleration via Ollama. No additional setup needed. </details>
📖 Installation (Detailed)
<details> <summary>Click to expand full installation guide</summary>
Install Ollama
Download from ollama.com/download. Start it if it doesn't auto-launch: ollama serve
🚀 Quick Start (Under 5 Minutes)
🎮 Usage
🎬 Demo
Eve planning and building a full FastAPI project from a single prompt — streamed live in the cyberpunk terminal UI.
Coming to Eve Terminal eve-cosmic-dreamscapes.com
---
Cloud (optional — billed by token)
| Model | Best For |
|---|---|
minimax-m3:cloud | Complex multi-file agentic coding — 1M context, vision, tools, thinking |
qwen3.5:397b-cloud | Deep reasoning and architecture planning |
Get a free Ollama API key at ollama.com/settings/keys.
---
Configure (optional)
```bash cp .env.example .env
Edit .env to add API keys or set EVE_WORKSPACE
```
Most settings are optional — the defaults work out of the box.
See Configuration Reference for all options.
</details>
---
⚙️ Configuration Reference
Copy .env.example to .env and set what you need:
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
OLLAMA_BASE_URL | http://localhost:11434 | Local Ollama server URL |
OLLAMA_MODEL | jeffgreen311/Eve-Qwen3.5-4B-S0LF0RG3-V3:latest | Default model on launch |
OLLAMA_API_KEY | *(empty)* | Ollama Cloud key — for :cloud models |
TAVILY_API_KEY | *(empty)* | Tavily key — for live web search |
EVE_WORKSPACE | Project directory | Default working directory |
EVE_ASSETS_DIR | web/assets/ | Custom avatar sprite directory |
EVE_OWNER_USERNAME | *(empty)* | Username granted owner-level access |
EVE_PERSONA_PATH | *(auto)* | Path to a custom Eve persona file |
QUEST_INTERVAL_MINUTES | 60 | How often the quest runner checks for new quests |
TELEGRAM_BOT_TOKEN | *(empty)* | Telegram bot token (optional) |
TELEGRAM_USER_ID | *(empty)* | Your Telegram user ID (optional) |
---
Add via API
POST /quest/add {"title": "Refactor auth module", "content": "...instructions..."}
🛠️ Tool Reference
| Tool | Description |
|---|---|
bash | Shell commands — PowerShell on Windows, bash on Linux/macOS |
write_file | Create or overwrite a file (any size) |
read_file | Read full file or line range |
edit_file | Surgical string-replace edit |
replace_lines | Replace a line range |
insert_after_line | Insert content after a line number |
grep | Regex search with context lines |
glob | Find files by pattern |
list_dir | List directory contents |
git | Run git commands |
web_search | Live Tavily web search |
fetch_url | Fetch and parse a URL |
think | Structured reasoning scratch pad |
eve_take_screenshot | Capture full screen or a region → base64 PNG for vision analysis |
eve_analyze_screen_content | OCR + OpenCV contour detection → text, UI elements, layout, colors |
eve_gui_interaction | Mouse move/click/double-click/right-click, type text, key press, key combos |
---
📱 Telegram Integration
Get push notifications for quest completions and level-ups, and chat with Eve from your phone.
TELEGRAM_BOT_TOKEN=your_bot_token
TELEGRAM_USER_ID=your_telegram_user_idOr configure via API after launch:
POST /telegram/setup {"token": "...", "user_id": "..."}Install the optional dependency:
pip install python-telegram-bot---
❓ Troubleshooting
| Symptom | Fix |
|---|---|
Cannot reach Ollama | Run ollama serve · check with curl http://localhost:11434/api/tags |
Model not installed error | Run the ollama pull command shown in the error — or see Quick Start above |
| Cloud model: "needs API key" | Click 🔑 Keys → paste Ollama API key → Save |
| Chat stops mid-response | Cloud 500 error — verify your API key |
| Files save to wrong folder | Click 📁 Workspace and set your project path |
PowerShell && error | Use ; to chain commands on Windows |
| Silent chat | Check terminal running eve_server.py for tracebacks |
| Port 7777 stuck after close | eve-terminal.bat now auto-kills stale PID on startup |
---
eve-agent-v2-unleashed 是一个功能强大的智能 Agent 项目，旨在通过高度自主的循环机制实现复杂的任务自动化。它不仅能够理解指令，还能在执行过程中进行自我规划与修正，为开发者提供了一个接近真实智能体的交互体验。
本项目具备核心的 40 轮 Agentic Loop 能力，支持任务的规划、执行、验证及自我纠错。通过 Real-Time Streaming 技术，用户可以实时通过 SSE 观察 Eve 的思考与构建过程。此外，它内置了完整的 Tool Suite，包括 bash、file I/O、git、web search 及 multi-edit 等工具，并完美支持 Local 与 Cloud 模型的混合调用。
运行本项目需要 Python 3.11+ 环境，并确保已安装并运行 Ollama。由于涉及本地模型推理，强烈建议使用配备 NVIDIA CUDA 或 Apple Silicon Metal 的 GPU。对于 4B 模型，建议显存（VRAM）至少为 8 GB；若需运行 8B 模型，建议显存达到 12 GB 或以上。
首先，请前往 ollama.com 下载并安装 Ollama。接着，通过 git clone 克隆项目仓库并进入目录。在 Windows 环境下，请使用 PowerShell 创建 venv 虚拟环境并使用 pip 安装 fastapi、uvicorn、ollama 等依赖包；Linux 用户则使用 bash 进行相应的虚拟环境配置与安装。
本项目支持快速启动模式，开发者可以在 5 分钟内完成从环境配置到 Agent 运行的全过程。你可以通过命令行或 API 接口直接向 Eve 下达任务指令，体验其自主完成复杂编程或系统操作的过程。
用户可以根据需求选择模型配置。本项目支持通过 ollama pull 下载特定的 Eve 8B Consciousness 模型进行本地部署。同时，也支持通过 API 调用 Cloud 模型（如 qwen3-coder）来处理复杂的跨文件 Agentic coding 任务，使用云端模型需配置相应的 Ollama API key。
项目提供了丰富的 API 接口用于任务管理与集成。例如，可以通过 POST `/quest/add` 接口提交包含标题和具体指令的任务请求。此外，系统还提供了针对 Telegram 集成的配置接口，方便开发者进行扩展。
本项目集成了 Telegram Integration 功能，允许用户通过手机与 Eve 进行实时对话。通过配置 `TELEGRAM_BOT_TOKEN` 和 `TELEGRAM_USER_ID` 环境变量，你可以接收任务完成或等级提升的推送通知，实现移动端的智能化工作流管理。
针对常见问题，若遇到 "Cannot reach Ollama" 错误，请确保已运行 `ollama serve` 并通过 curl 进行连通性测试；若提示 "Model not installed"，请按照提示执行 `ollama pull` 命令下载对应模型；使用 Cloud 模型时，请务必在设置中粘贴有效的 API key。
aiskill88点评：典型的Local-first Agent实践，将Ollama与自主工作流结合，是构建私有编程助手的高效方案。
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
- 做语音类 AI 产品的开发者
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- 本地部署优先选 GGUF 量化模型，节省显存并保持响应速度
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
- 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
- Docker：eve-agent-v2-unleashed 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
- CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
- 本地部署：CPU 8GB 起，GPU 推荐 16GB+ 显存
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 开源免费，支持本地部署，数据完全自主可控
- 活跃的 GitHub 开源社区，持续迭代更新
- 提供详细文档和使用示例，新手友好
- 支持自定义配置，灵活适配不同使用环境
- 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
- 做语音类 AI 产品的开发者
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- 本地部署优先选 GGUF 量化模型，节省显存并保持响应速度
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
- 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
- 自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
- 作为开源基础组件进行商业化二次开发
⚖️ 优点与不足
- +MIT 协议，可免费商用
- +完全开源免费，无授权费用
- +本地部署，数据完全自主可控
- +开发者社区支持，遇问题可查可问
- −安装和初始配置可能需要一定技术基础
- −功能完整性通常不如成熟商业产品
- −技术支持主要依赖开源社区，响应速度不稳定
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。
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❓ 常见问题 FAQ
AI Skill Hub 点评：Eve Agent V2 本地AI编程助手 的核心功能完整，质量良好。对于AI爱好者来说，这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用，再逐步推广。
| 原始名称 | eve-agent-v2-unleashed |
| 原始描述 | 开源AI工作流：Eve Agent V2 Unleashed — local-first autonomous AI coding agent powered by Ollam。⭐24 · Python |
| Topics | 本地AI自主编程Ollama |
| GitHub | https://github.com/JeffGreen311/eve-agent-v2-unleashed |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间：2026-05-26 · 更新时间：2026-05-30 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。