Evener:可编排多会话的编程 Agent 工具
prime-radiant-inc/evener · A coding agent: give it a prompt and it reads, writes, runs commands, and searches code in a loop until the work is done, using native tool-calling across OpenAI, Anthropic, and Google models.
ELI5:它是什么,解决什么问题
Evener 是一个通过 hub 编排运行的编程 Agent,能接收提示词后以循环方式读取文件、执行命令、编辑代码并搜索代码,直到任务完成。它使用大模型的 native tool-calling,支持 OpenAI、Anthropic、Google 及其他兼容提供商,提供 Web UI、TUI 终端面板以及用于脚本和 CI 的非交互式命令行,并支持会话持久化、恢复、分叉与子会话。
核心能力与快速开始
★ 156 · Go
- 能做什么
- 以 hub 为核心编排运行编程 Agent:给定提示词后循环执行读取文件、写入文件、运行 shell 命令、搜索代码等操作,直到工作完成。使用 LLM 原生 tool-calling,支持多家提供商(如 OpenAI、Anthropic、Google、Groq、DeepSeek、OpenRouter、Ollama 等)。提供三种交互面:Web UI(`evener hub`,默认约 127.0.0.1:9180)、终端仪表盘(`evener tui`)以及一次性非交互命令行。hub 可并发跟踪多个会话,按项目分组,支持会话恢复、从任意消息分叉、aside 侧线程、⌘K/Ctrl+K 搜索会话、模拟/流式查看工具调用与 diff。CLI 支持 provider/model 指定、会话恢复(--resume、--resume-with、--resume-last)、结构化输出(--output-schema)、NDJSON 事件输出(--verbose)、按会话选择插件(--enabled-plugins)以及自动保存会话状态。另有子代理运行时契约、插件与 hooks、后台作业控制和 --sandbox 沙箱限制文件/进程/网络访问等机制。
- 适用场景
- 适合在本地或远程 hub 上以交互方式驱动编程 Agent 完成代码阅读、编辑、命令执行与搜索类任务;通过 Web UI 或 TUI 同时监管多个项目会话并随时介入或分叉;在脚本、CI 和流水线中以非交互命令行一次性调用 Agent 并获取结构化结果或 NDJSON 事件;通过插件、技能目录和子代理契约扩展 Agent 行为。
- 项目形态
- 可直接使用的工具
- 部署方式
- 以本地二进制形式安装(支持 Linux x64 与 macOS Apple silicon,官方提供 install.sh 与源码 `make install`),hub 默认监听 127.0.0.1:9180;官方另有 hub 远程运行与部署文档。其他平台与生产部署条件未说明。
- 主要依赖
- 安装脚本面向 Linux x64 与 macOS Apple silicon。使用托管类提供商需配置凭据(可通过 hub/TUI 凭据界面、环境变量如 OPENAI_API_KEY/ANTHROPIC_API_KEY/GEMINI_API_KEY,或 OpenAI OAuth);Ollama 等本地/免鉴权提供商可能无需凭据。具体硬件、API 成本与限额未说明。
- 使用限制
- 材料未说明所有可用提供商之外的模型兼容性细节;部分提供商对 JSON Schema 结构化输出存在限制(OpenAI 会改写 additionalProperties/required、Anthropic 会剥离顶层 anyOf/oneOf/allOf、Gemini 会丢弃 additionalProperties)。材料未说明硬件需求、费用、速率限制与生产部署约束;未验证实际安装或运行效果。
- 许可证
- MIT
- 最近推送
- 2026-09-21 06:49
资料检查:2026-09-21 07:00 · 卡片整理:2026-09-21 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理,未进行安装或运行验证 · 本次更新未完成,保留上次成功内容
职业应用
程序员
作为编程 Agent,接收提示词后循环读取文件、执行命令、编辑代码并搜索代码,直到任务完成;可通过 Web UI、TUI 或非交互式命令行用于脚本、CI 和流水线中的自动化编码任务。
查看内容依据
A coding agent: give it a prompt and it reads, writes, runs commands, and searches code in a loop until the work is done, using native tool-calling across OpenAI, Anthropic, and Google models.
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