LV LV Agent V1.1.0 · macOS / Windows · Cleveris Research EN
§ 01 宣言

我们将 行 视为假设，将 工具调用 视为测量。 推理不是行动的装饰 — 它 就是 行动，以思想的速度变得可见。

LV Agent 构建在受图灵机启发的 Harness 微核之上。它在工具循环内运行多轮 LLM 调用并具备自我纠正：简单问题需少量轮次，复杂问题需多量轮次。速写本是一种研究工具 — 终端同样如此。可读的速写胜过仅可欣赏的渲染。

§ 02 特点 同一乐器的四块板
FIG. II

推理与规划

多策略推理 — CoT / ReAct / 验证，配合 MCTS 规划。自适应环路控制：简单问题少轮，复杂问题多轮。

  • 顺序 · 并行 · 层次 · 自适应
  • 通过质量评估进行自我纠正
  • 按任务自动调参
FIG. III

原生工具链

具备多查询融合的网页搜索、完整文件系统访问、带超时隔离的 Python & Bash 执行，以及 GitHub、PDF、天气、获取。

  • 跨文件夹的读 / 写 / grep / glob
  • 管道、重定向、&& / ||、环境传递
  • 独立的 Telegram 机器人集成
FIG. IV

内存与上下文

全息记忆：持久事实的知识图谱、跨会话的向量体验记忆、以及从对话中提取的学习技能。

  • 实体-关系长期存储
  • 跨会话相似性检索
  • 自动上下文压缩，512-token 预算
FIG. V

Harness 运行时

可追溯和可重放的事件溯源执行。SQLite 会话持久化、双 token/时间预算、检查点恢复以及可热插拔的模块。

  • 危险操作的确认工具
  • 在中断时进行检查点 & 恢复
  • 支持热插拔并回滚
§ 03 更智能 v1.1.0 · 智能润色
NEW

自动工具路由

重复的工具幻觉在解析时被纠正：MCP 文件系统调用透明映射到原生文件操作，浏览器尝试回退到网页搜索。减少死循环，加快响应。

  • mcp_filesystem_* → file_ops / search_files
  • 浏览器 → web_search 回退
  • 通用查询自动锚定到实体领域
NEW

连贯上下文锚定

长会话保持最后的工具结果锚定在对话尾部，压缩历史保留最新的工具结果 — 因此“搜索 → 结果 → 结论”永不中断。

  • 工具结果锚定到最近轮次
  • 压缩保留最后观察
  • 工具使用后发出临时答案
NEW

更快收敛

重复观察折叠为单一锚点，工具失败时自动换道。减少无效轮次，让复杂任务更早给出可验证结论。

  • 失败工具自动回退
  • 重复结果去重与折叠
  • 预算感知的提前收敛
§ 04 下载 v1.1.0 · macOS / Windows
推荐arm64

macOS

Apple Silicon · DMG · 97 MB
下载 DMG →
便携arm64

macOS ZIP

Apple Silicon · ZIP · 92 MB
下载 ZIP →
免安装x64

Windows

Windows 10/11 · ZIP · 107 MB
下载 ZIP →
全部GitHub

Releases

历史版本 · 源码 · 校验文件
查看全部 →

当前构建未签名。macOS 首次打开如被拦截，请在“系统设置 → 隐私与安全性”中允许；Windows 解压后运行 LV Agent.exe。使用机器人/工具功能需要本机已安装 Python 3 及对应依赖。

§ 05 网页版 浏览器中即可运行

无需安装，打开浏览器即可体验 LV Agent 的核心能力 — 多轮推理、工具调用、实时流式输出。

△

即时对话

无需安装任何依赖，打开网页即可开始与 LV Agent 对话。自动配置模型与工具链。

○

工具调用

网页搜索、文件读写、PDF 生成、代码执行 — 全部工具在浏览器端可用，产物可下载。

□

实时流式

思考过程、工具调用、中间结果实时流式展示。每一步推理都可见、可追溯。

◇

会话管理

多会话切换、历史记录回溯、工作区产物一键下载。跨设备无缝衔接。

启动网页版 ↗
§ 06 快速开始 三步即用
STEP 01

安装

# 终端版 pip install lv-agent # 或下载桌面版 DMG

支持 macOS (arm64) 与 Windows (x64)。

STEP 02

配置

# 设置 API Key export LV_API_KEY="sk-..."

首次运行自动创建 ~/.lv-agent/config.yaml。

STEP 03

运行

lv # 启动交互式终端

输入问题即可开始，输入 /help 查看命令。

提示

网页版无需配置，直接访问 lv-agent-web.onrender.com 即可使用。

文档

完整使用文档与 API 参考见 GitHub 仓库。

§ 07 常见问题 FAQ
LV Agent 支持哪些模型？

默认配置 DeepSeek-V4-Flash。同时支持 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 等主流模型，可在 config.yaml 中切换。

如何配置 API Key？

通过环境变量 LV_API_KEY 传入，或写入 ~/.lv-agent/config.yaml。API Key 仅存储在本地，不会上传到任何服务器。

网页版和终端版有什么区别？

终端版提供完整的 19+ 工具链、本地文件系统访问和桌面集成。网页版在浏览器中运行，支持核心推理与工具调用，适合快速体验和跨设备使用。详见下方版本对比。

数据是否会上传到服务器？

不会。LV Agent 在本地运行，对话和工具调用直接发送到你所配置的 LLM API。你的代码、文件和数据永远不会经过 LV Agent 的服务器。

支持哪些操作系统？

macOS (Apple Silicon arm64) 和 Windows 10/11 (x64)。Linux 可通过 pip install lv-agent 使用终端版。网页版在任何现代浏览器中可用。

如何贡献代码或报告问题？

欢迎在 GitHub 提交 Issue 或 Pull Request。请遵循项目的代码风格与测试规范。

§ 08 版本对比 终端版 vs 网页版
功能 终端版 网页版
多轮推理与规划 ✓ 完整 ✓ 完整
工具链 (19+ 工具) ✓ 全部 核心子集
本地文件系统访问 ✓ 完整 工作区沙箱
代码执行 (Python/Bash) ✓ 原生 受限环境
PDF 生成与下载 ✓ ✓
长距离记忆 (知识图谱) ✓ 会话内
桌面集成 (通知/快捷键) ✓ —
无需安装 — ✓
跨设备使用 需同步配置 ✓ 开箱即用