一个可本地运行的多模态 Agent 桌面应用 —— 真正能"动手"操作你电脑的 AI 助手

基于 LangGraph 构建，具备 GUI 自动化、浏览器控制、终端执行、RAG 知识库、邮件收发、图像生成、语音对话、数据库操作、定时任务等 19 项工具，并提供 Electron 桌面端一键安装体验。

功能亮点 · 快速开始 · 项目架构 · 开发手册 · LLM 推理服务

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📖 项目简介

minor Agent 最初按 Web 在线应用开发，后转为本地桌面应用开源。它不是又一个"对话框 + 联网搜索"的套壳 Agent，而是一个以"工具执行 + 视觉闭环"为核心的通用智能体：

🎓 项目初衷：这是一个 LangChain + LangGraph 的学习项目。基于两者构建 Agent 工作流，结构清晰、上手容易、扩展方便，适合作为 Agent 开发的参考实现。

• 🖥️ 真能操作桌面：截图 → 视觉定位 → 键鼠模拟，闭环完成 ERP 录入、表单填写、软件操控
• 🧩 19 项内置工具：从终端命令到邮件收发，从 PPT 制作到图像生成，覆盖真实办公场景
• 🏠 完全本地运行：Electron 打包，数据不出本机；后端 FastAPI + 前端零延迟直读磁盘
• 🎨 可深度定制：主题 / 字体 / 字号 / 背景 / 工作空间 / 提示词分层架构，全部可调
• 🔁 工程级稳定性：循环检测、上下文压缩、人工确认、轨迹回放，对抗 LLM 的"幻觉操作"

💡 项目演进：Web 在线应用 → Electron 桌面应用。源码同一套 src/，既可由 uvicorn 作 Web 服务启动，也可由 Electron 主进程拉起，双模式共用。

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✨ 功能亮点

🛠️ 19 项工具能力

工具	文件	能力
🖱️ gui	tools/gui.py	桌面 GUI 自动化：截图、视觉批量定位、点击/输入/快捷键/滚动
🌐 browser_control	tools/browser_control.py	浏览器打开/关闭、地址导航、标签页交互
💻 terminal_execute	tools/terminal_execute.py	执行任意终端命令，支持工作目录与超时
🪟 software_control	tools/software_control.py	Win32 API 启停软件、注册表、os.startfile
📧 email	tools/email.py	IMAP 收邮件 + SMTP 发邮件（含附件）
📄 doc	tools/doc.py	创建/读取/编辑 docx / xlsx / pptx / pdf / txt
📂 directory_listing	tools/directory_listing.py	递归列目录、文件元信息
📨 send_file	tools/send_file.py	以邮件附件形式发送本地文件
🔍 web_search	tools/web_search.py	联网搜索（Tavily / Firecrawl）
🗄️ text2sql	tools/text2sql.py	自然语言/SQL 操作数据库：查表结构、查询、增删改
📚 rag	tools/rag.py	ChromaDB 向量检索 + Reranker 重排序
🎨 image_gen	tools/image_gen.py	调用 Z-Image-Turbo 生成图片
✅ todo_list	tools/todo_list.py	多步任务规划与进度跟踪
🤝 human_interaction	tools/human_interaction.py	主动询问用户、收集信息
🤖 agent_call	tools/agent_call.py	委派子 Agent 处理子任务
🧭 skill_router	tools/skill_router.py	匹配并路由到预定义 Skill 流程
📅 date_query	tools/date_query.py	当前日期时间查询
⏰ cron_manager	tools/cron_manager.py	定时任务管理：查看/新增/修改/删除定时任务，支持 cron/间隔/一次性触发
🗣️ streaming_client	tts/streaming_client.py	流式 TTS 语音合成客户端

🎯 区别于其他 Agent 项目的核心设计

设计点	多数 Agent 项目	minor Agent
GUI 操作粒度	一步一调用，N 个动作 = 2N+1 次 LLM 调用	动作序列合并：同页多操作打包为一次 gui 调用，N 个动作仅 2 次 LLM 调用
视觉反馈	仅返回坐标文本	截图作为视觉闭环注入上下文，多模态 LLM 看到真实屏幕状态
坐标定位	逐元素请求	批量定位 _batch_ground_elements：N 个元素 1 次子模型调用
循环失控	无防护，token 烧穿	两级循环检测：连续 3 次同工具警告反思 → 连续 5 次强制终止
上下文膨胀	简单截断	图内分级压缩：50% 窗口轻量压缩 / 75% 窗口全量压缩，每步 LLM 调用后检查
部署形态	仅 Web / 仅 API	同一套源码双模式：uvicorn Web 服务 ↔ Electron 桌面应用
文件操作	HTTP 上传下载	桌面端走 IPC 直读磁盘，零延迟；Web 端走 /api/fs/*
提示词	单层 system prompt	四层提示词架构：系统级 / 工具描述 / 运行时注入 / 内部子模型

🖼️ 运行界面

Agent 运行过程中的关键交互界面，支持文件从任意位置拖拽到聊天区或编辑区，灵活组织工作流：

_{人机交互确认 — 敏感操作（终端执行、文件写入等）弹出确认浮窗，用户可同意、拒绝或修改指令 | 任务规划 TodoList — 多步任务自动拆解与进度跟踪，支持主 / 子 Agent 独立任务列表}

_{文件编辑模式 — 内置 Monaco 编辑器，支持代码高亮、差异对比、文件树拖拽组织 | 工具调用记录 — 实时展示每轮 ReAct 的工具调用链、参数及返回值}

_{子 Agent 嵌套调用 — 主 Agent 委派子 Agent 执行子任务，工具调用以嵌套结构展示，思考过程穿插显示，支持展开/折叠查看详情}

_{定时任务管理 — 支持 cron / 间隔 / 一次性三种触发方式，状态实时可见 | Edit 编辑模式 — 独立编辑区，Monaco 编辑器 + 文档树侧栏，支持拖拽文件/文件夹到附件区发送给 Agent}

_{图片修改画板 — 附件图片缩略图 hover 显示删除按钮，点击图片打开预览浮窗，支持下载/修改/关闭；点击「修改」进入画板编辑器，在底图上使用画笔/矩形/圆形/直线/文字/橡皮擦进行标注编辑，Ctrl+滚轮缩放，中键拖动平移，支持撤销/重做，确定后替换原图}

_{空白画板 — 输入区画板按钮一键打开 1536×768 空白画布，支持画笔/矩形/圆形/直线/文字/橡皮擦绘图，颜色与粗细可调，文字对象可拖拽/缩放/旋转，Ctrl+滚轮缩放画布，中键平移，完成导出为 PNG 自动添至附件区}

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🏗️ 项目架构

整体分层

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Electron 主进程 (main.js)                    │
│   窗口管理 · 首次配置向导 · Python 生命周期 · 端口清理 · IPC    │
└───────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
                                 │ spawn uvicorn (127.0.0.1:8765)
                                 ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   FastAPI 后端 (web/server.py)                 │
│   会话管理 · 多模态收发 · SSE 流式 · 文件服务 · 工具调用推送    │
└───────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
                                 │ execute_agent()
                                 ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                Agent 编排层 (agents/agent_runtime.py)          │
│   消息拼装 · 历史持久化 · 跨轮工具上下文 · 实时推送             │
└───────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
                                 │ graph.invoke()
                                 ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│            LangGraph ReAct 图 (core/graph.py)                 │
│   agent 节点 → tools 节点 → process_tool_artifact 节点         │
│   内含: 反思注入 · 压缩 · 循环检测 · 路由 · 人工确认           │
└───────────────────────────────┬──────────────────────────────┘
                                 │ 调用
                                 ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│             19 项工具 (tools/*.py) · 5 项技能 (skills/)        │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

ReAct 循环（图内）

START → [agent: call_model] ──有 tool_calls──▶ [tools: ToolNode] ──▶ [process_tool_artifact]
              ▲                                  ◀────────────────────────┘
              │ 无 tool_calls
              ▼
             END

• call_model（core/nodes.py）：注入反思提示 → LLM 调用 → 每步检查压缩 → 提取 thinking
• should_continue（core/routing.py）：含 tool_calls → 检查确认策略 / 循环检测 → 路由到 tools 或 END
• process_tool_artifact：gui 截图作为 synthetic HumanMessage 注入，实现视觉闭环

多 Agent 模式

START → [supervisor] ──main完成──▶ [parallel_sub_agents] ──并行完成──▶ [supervisor]
                                  │                                     │
                                  └─ 子Agent结果 tag_message 注入主Agent ◄┘
                                              有 agent_call → 循环；无 → END

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📂 项目结构

Agent/
├── electron/                    # 🖥️ Electron 桌面端
│   ├── main.js                  #   主进程：窗口/IPC/Python生命周期/端口清理
│   ├── preload.js               #   安全桥接层：fs/dialog/window/Python setup API
│   └── setup.html               #   首次配置向导（3 步：Python环境 → LLM → 高级参数）
│
├── src/
│   ├── agent/                   # 🧠 Agent 核心
│   │   ├── agents/
│   │   │   └── agent_runtime.py #   编排层入口：execute_agent / continue_after_human_action
│   │   ├── core/
│   │   │   ├── graph.py         #   LangGraph 构建（单 Agent + 多 Agent）
│   │   │   ├── nodes.py         #   ReAct 节点：call_model / process_tool_artifact / 压缩
│   │   │   ├── runtime.py       #   图执行器：消息拼装、历史加载、轨迹落盘
│   │   │   ├── routing.py       #   should_continue 路由 + 强制终止
│   │   │   ├── state.py         #   Graph 状态定义（messages / agent_mode）
│   │   │   ├── loop_detector.py #   循环检测：重复工具 / TodoList 停滞，两级响应
│   │   │   ├── llm.py           #   ChatQwen 多模态封装（图像/附件/非标准 tool_call）
│   │   │   ├── tool_policy.py   #   工具执行策略（直执 / 需确认）
│   │   │   ├── approvals.py     #   待确认操作注册与 UI 元数据
│   │   │   └── config_manager.py#   配置读写：agent/tool/env/gui/model/theme
│   │   ├── memory/
│   │   │   └── system_prompt.py #   ★ 四层提示词：MAIN / PLAN / REFLECTION / VISION...
│   │   ├── tools/               #   19 项工具（见上表）
│   │   │   ├── ...（gui / browser_control / terminal_execute / email / doc / web_search / text2sql / rag / cron_manager 等）
│   │   ├── cron/                 #   ⏰ 定时任务引擎
│   │   │   ├── models.py         #     数据模型（CronTask / Trigger）
│   │   │   ├── storage.py        #     持久化层（CronTaskRepository，JSON / MySQL）
│   │   │   ├── scheduler.py      #     调度计算与触发扫描
│   │   │   ├── runner.py         #     任务执行器（子进程）
│   │   │   └── live.py           #     常驻调度循环
│   │   ├── skills/              #   5 项技能（skill.json + skill.md）
│   │   │   ├── netease_mail_read/
│   │   │   ├── netease_mail_send/
│   │   │   ├── ppt_maker/       #   HTML 模板 → PPT（含 9 个附件文档 + 模板）
│   │   │   ├── taste/           #   代码生成界面美化
│   │   │   └── wechat_send_message/
│   │   ├── tts/
│   │   │   └── streaming_client.py  # 流式 TTS 客户端（SSE 收音频块）
│   │   ├── history/
│   │   │   ├── session_storage.py     # 会话与消息持久化（JSON / MySQL 双后端）
│   │   │   └── tool_call_recorder.py  # 每轮工具调用轨迹记录 (turn_{id}.json)
│   │   ├── utils/               #   env_utils / agent_utils / image_utils / ppt_utils / tool_call_utils
│   │   └── config/              #   ★ 配置文件目录
│   │       ├── env_config.json       #   运行时配置（首次向导生成，勿手动改）
│   │       ├── env_config_dist.json  #   配置模板（默认值）
│   │       ├── agent_config.json     #   Agent 行为配置 + 兜底 system_prompt
│   │       ├── tool_config.json      #   各工具启用/参数
│   │       ├── gui_config.json       #   GUI 工具参数
│   │       ├── theme_config.json     #   主题
│   │       └── workspace_config.json #   工作空间列表与当前选择
│   │
│   └── web/                     # 🎨 前端 UI
│       ├── server.py            #   FastAPI 后端（50+ 路由）
│       ├── ui_session.py        #   UI 会话状态管理
│       ├── index.html           #   主页面（侧边栏/聊天/编辑/Agent面板/操作栏）
│       ├── app.js / app.css     #   入口
│       ├── js/                  #   28 个前端模块（见开发手册）
│       ├── css/                 #   16 个样式模块 + variables.css 主题变量
│       ├── packages/            #   Monaco Editor 本地 npm 包
│       └── image/               #   SVG 图标资源
│
├── llm_server/                  # 🧠 LLM 推理服务（独立部署，详见该目录 README）
├── git_image/                   # 📸 README 展示图片
├── package.json                 # Electron + electron-builder 配置
├── requirements.txt             # Python 依赖
└── README.md                    # 本文件

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🚀 快速开始

minor Agent 提供两种运行方式：桌面应用（推荐） 与 Web 开发模式。两者共用同一套 src/ 源码。

方式一：桌面应用（推荐体验）

1. 安装依赖

cd C:\Users\86166\Desktop\Agent_Learning_minor\Agent

# 设置国内镜像（可选，加速 Electron 下载）
$env:ELECTRON_MIRROR="https://npmmirror.com/mirrors/electron/"

npm install

2. 启动应用

npm start

首次运行会弹出配置向导（3 步），写入 src/agent/config/env_config.json 后自动启动：

步骤	配置内容	说明
Step 1 Python 环境	选择 / 自动检测系统 Python	主进程会调用系统 Python 启动 uvicorn；可选自动 pip install 依赖
Step 2 LLM 设置	base_url / api_key / model	必填；可填任何 OpenAI 兼容端点
Step 3 高级参数	TTS / ASR / RAG / 搜索 / 压缩 / 循环阈值	可选；不填则对应能力禁用

💡 之后启动直接进入主界面，不再弹向导。如需重配，删除 src/agent/config/env_config.json 即可重触首次流程。

3. 打包为安装程序

# 设置镜像 + 自定义缓存目录后构建
$env:ELECTRON_MIRROR="https://npmmirror.com/mirrors/electron/"
$env:ELECTRON_BUILDER_CACHE="$PWD\electron-builder-cache"
npm run build

输出 dist/minor Agent Setup 1.0.0.exe，双击安装即可。安装包使用系统 Python + 运行时安装依赖方案，体积远小于打包完整 venv 的方案。

📦 打包原理（点击展开）

• package.json 的 build.files 仅打包 electron/、src/、requirements.txt，排除 env_config.json（每个用户独立生成）
• asar: false：源码不加密，便于审计与二次开发
• NSIS 安装器：允许改安装目录、创建桌面/开始菜单快捷方式、卸载时清理 AppData
• 首次启动由 setup.html 向导引导：检测 Python → 配置 LLM → 写 env_config.json → 启动 FastAPI → 加载 UI
• 主进程 findSystemPython() 依次检查：用户配置路径 → 常见 Python 安装位置 → PATH 中的 python

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方式二：Web 开发模式（调试用）

适合前端开发与快速迭代，无需 Electron。

cd C:\Users\86166\Desktop\Agent_Learning_minor\Agent

# 1. 创建并激活虚拟环境
python -m venv myenv
.\myenv\Scripts\Activate.ps1          # Windows
# source myenv/bin/activate           # macOS / Linux

# 2. 安装依赖
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

# 3. 配置环境（首次）
#    复制模板并填写 LLM 凭证
Copy-Item src\agent\config\env_config_dist.json src\agent\config\env_config.json
#    编辑 env_config.json，至少填写 models[].base_url / api_key / model

# 4. 启动 Web 服务
$env:PYTHONPATH="src;$env:PYTHONPATH"
uvicorn web.server:app --host 127.0.0.1 --port 8765 --reload

# 5. 浏览器打开
#    http://127.0.0.1:8765

🌐 （可选）公网暴露

# 通过 Cloudflare Tunnel 临时暴露
cloudflared tunnel --url http://localhost:8765

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⚙️ 配置说明

所有运行时配置集中在 src/agent/config/env_config.json，首次向导自动生成。关键字段：

字段	默认值	说明
models[]	SETUP_REQUIRED	LLM 列表：{id, name, model, api_key, base_url, timeout, max_retries}
gui_model_id	""	GUI 视觉定位专用模型（留空则回退主模型）
WORKING_DIR	.	工作根目录（桌面端自动设为安装目录）
WORKSPACE_DIR	workspace	默认工作空间子目录
USER_PYTHON_PATH	""	指定 Python 解释器路径
LLM_CONTEXT_WINDOW	262144	上下文窗口大小（token）
MINI_COMPRESS_RATE	0.4	轻量压缩阈值（占窗口 40% 触发）
HARD_COMPRESS_RATE	0.7	全量压缩阈值（占窗口 70% 触发）
CURRENT_TURNS	4	短期记忆保留的最近工具轮数
IMG_SIZE	768	截图短边尺寸
GROUNDING_WIDTH/HEIGHT	1000	视觉定位输入分辨率
LOOP_DETECT_TODOLIST_STALE_ROUNDS	20	TodoList 停滞多少轮触发反思
LOOP_DETECT_REPEATED_TOOL_WARN	3	连续同工具同参多少次警告
LOOP_DETECT_REPEATED_TOOL_END	5	连续同工具同参多少次强制终止
RAG_CHUNK_SIZE / OVERLAP	500 / 50	RAG 分块大小与重叠
SEND_FILE_SIZE_LIMIT	30	发送文件大小上限（MB）
WEB_SEARCH_API_KEY	""	联网搜索 API Key
WEB_SEARCH_ENGINE	"tavily"	搜索引擎选择（tavily / firecrawl）
STORAGE_BACKEND	"json"	存储后端（json / mysql）
MYSQL_HOST / MYSQL_PORT / MYSQL_USER / MYSQL_PASSWORD / MYSQL_DATABASE	""	MySQL 连接参数（STORAGE_BACKEND=mysql 时生效）
TOOL_TIMEOUT	300	工具执行超时时间（秒）
CRON_TIME_PERIOD_MINUTES	30	定时任务时段长度（分钟），同一时段全局并发=1
ASR_BASE_URL	""	语音识别服务地址
STREAMING_TTS_URL	""	流式 TTS 服务地址
RAG_BASE_URL	""	RAG 嵌入/重排序服务地址
EMAIL_ADDRESS / EMAIL_AUTH_CODE	""	邮箱凭证（IMAP/SMTP）

⚙️ 以上参数均可在主界面「设置」面板热修改，或通过 /api/config/* 接口程序化调整。

设置面板包含五个标签页，覆盖 Agent 运行的全部可调参数：

_{Agent 配置 — 管理多个 AI 角色，各自绑定独立模型与工具集 | 工具配置 — 启用/禁用工具、调整参数及执行策略}

_{环境变量 — LLM 密钥、路径、压缩阈值等全局参数 | GUI 设置 — 选择 GUI 自动化操作的目标显示器}

_{主题配置 — 12 套预设主题 + 自定义背景 / 模糊度 / 暗角 / 字体}

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🧠 实现细节

1. 四层提示词架构

层级	位置	注入时机	作用
L1 系统级	memory/system_prompt.py	会话开始	MAIN_SYSTEM_PROMPT 定义角色；PLAN_MODE_PROMPT 强制先规划
L2 工具描述	各 tools/*.py 的 description	工具绑定时	指导 LLM 正确调用（含 one-shot 示例）
L3 运行时注入	nodes.py / loop_detector.py	每轮 ReAct	REFLECTION_PROMPT 反思 + 反循环警告，作为 synthetic HumanMessage
L4 内部子模型	gui.py _build_batch_prompt	工具内部	批量坐标定位，one-shot 强制纯坐标输出

2. 上下文分级压缩（图内）

每次 LLM 调用后读取 response.usage_metadata.total_tokens
   ├─ > 50% 窗口 → 轻量压缩：保留本轮首个 agent 动作
   ├─ > 75% 窗口 → 全量压缩：仅保留当前 user 消息
   └─ 就地替换 state["messages"] = [SystemMessage(摘要) + 保留部分]

压缩发生在 call_model 内部（图内每步），而非图外一次性处理，子 Agent 自动受益。

3. 循环检测两级响应

级别	触发条件	响应
⚠️ 警告	连续 3 次同工具同参 / TodoList 停滞 20 轮	注入反思提示引导模型自我纠偏
🛑 终止	连续 5 次同工具同参	should_force_end() 返回 END，向前端输出错误报告

4. GUI 动作序列化（性能关键）

模式	N 个动作的 LLM 调用次数
单步执行（多数项目）	2N + 1
序列合并（本项目）	2（1 次批量定位 + 1 次决策）

通过 MAIN_SYSTEM_PROMPT + REFLECTION_PROMPT 双重强调"同页操作必须合并为一次 gui 调用"实现。

5. 双模式源码共用

src/web/ 同一套代码两种部署：

	Web 模式	桌面模式
启动	uvicorn web.server:app	Electron spawn uvicorn
文件操作	/api/fs/* HTTP	electron-api.js → IPC 直读磁盘
对话框	浏览器原生	Electron dialog 模块
加载协议	http://	file:// + IPC

前端通过 window.electronAPI?.isElectron 自动适配。

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🔌 LLM 推理服务

项目自带一套 6 服务推理后端（llm_server/），可独立部署在 GPU 服务器上，为 Agent 提供 LLM / ASR / TTS / RAG / 图像生成能力。

服务	端口	模型	脚本
LLM	8900	Qwen3.6-35B-A3B-FP8	start_llm.sh
ASR	8901	Qwen3-ASR-1.7B	start_asr.sh
TTS	8902	VoxCPM	start_streaming_tts.sh
RAG	8903	Qwen3-Embedding-0.6B + Reranker-4B	start_rag_server.sh
Image Gen	8904	Z-Image-Turbo	start_image_gen.sh

📄 完整部署、模型下载、测试方法见 llm_server/README.md。

💡 也可不自建推理服务，直接在配置向导填入任何 OpenAI 兼容 API（如云端 Qwen / DeepSeek / OpenAI）。

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🛠️ 开发手册

前端模块职责（src/web/js/）

模块	职责
app.js	应用入口，初始化与事件绑定
api.js	封装所有后端 API 请求
state.js	全局状态管理
send.js	消息发送逻辑
chat-render.js	聊天消息渲染
cron.js	定时任务管理面板
sessions.js	会话列表管理
toolcalls.js	工具调用实时面板
todo.js	TodoList 面板
edit-mode.js	编辑模式（Monaco）
doc-tree.js / doc-mod-panel.js	文档树与修改面板
action-bar.js	底部操作栏
skills.js	技能管理
settings.js	设置面板
themes.js	主题切换
layout.js	布局与分隔条拖拽
electron-api.js	★ Electron IPC 适配层
file-preview.js	文件预览（图片/HTML/PDF）
canvas-editor.js	画板编辑器（画笔/形状/文字/橡皮擦，支持缩放与图片修改）
audio.js	语音录制与播放
i18n.js	国际化
token-bar.js	Token 用量条
pending.js / pending-overlay.js	待确认操作
rollback.js	消息回滚
workspace.js	工作空间切换
dialog.js	对话框
utils.js	通用工具

CSS 架构（src/web/css/）

variables.css 定义主题变量，其余按模块拆分：base / layout / chat / composer / cron / dialog / settings / skills / todo / toolcalls / edit-mode / audio / animations / pending / pending-overlay / responsive。

添加自定义工具

1. 在 src/agent/tools/ 新建 my_tool.py，继承 LangChain BaseTool，实现 _run，填写 name / description / args_schema
2. 在 tool_config.json 注册并配置启用状态与参数
3. （可选）在 tool_policy.py 设置是否需要人工确认
4. 重启后端，工具自动绑定到 LLM

添加自定义技能

1. 在 src/agent/skills/ 新建 my_skill/ 目录
2. 编写 skill.json（名称、描述、标签）与 skill.md（操作流程，支持 {SKILL_DIR} 占位）
3. 可放 attachments/ 附件（模板、脚本）
4. skill_router 会自动匹配并路由

同步 Web ↔ 桌面端

桌面端与 Web 端共用 src/web/。UI 改动无需同步；仅当分叉修改时手动合并。常用同步命令：

# 桌面端 → Web 端（按需）
Copy-Item "src\web\index.html"      "src\web\index.html"      -Force
Copy-Item "src\web\css\*.css"       "src\web\css\"            -Force
Copy-Item "src\web\js\themes.js"    "src\web\js\themes.js"    -Force

调试技巧

• 后端日志：桌面端 npm start 会在终端打印 [FastAPI] 日志
• 端口占用：main.js 的 killPortProcess(8765) 启动前自动清理
• 重置配置：删除 src/agent/config/env_config.json 重触首次向导
• 工具调用轨迹：history/tool_calling/{session_id}/turn_{id}.json

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⚠️ 注意事项

事项	说明
🖥️ 平台	桌面自动化工具（gui / software_control）依赖 Win32 / pywin32 / pyautogui，目前仅支持 Windows；Web 模式下这些工具不可用
🐍 Python 版本	建议 Python 3.11 / 3.12 / 3.13；首次向导会自动检测
🔐 未签名安装包	.exe 可能被 Windows Defender 拦截，点「更多信息 → 仍要运行」
🌐 首次启动联网	加载 Google Fonts 需联网；离线环境字体选择器有 HTML 硬编码兜底
🔑 API Key 安全	env_config.json 含明文凭证，勿提交到公开仓库（已在 .gitignore 排除 env_config.json，仅保留 env_config_dist.json 模板）
🎨 图标	当前为 SVG，NSIS 打包后若显示默认图标，需准备 .ico 文件替换 src/web/image/icon.ico
💾 历史存储	会话历史与工具轨迹落盘在 history/，长期使用注意清理
⚡ GUI 性能	同页多操作务必合并为一次 gui 调用，否则延迟显著（见「实现细节」）

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👥 Contributors

• minor：项目话事人，主导整体架构设计与核心实现（LangGraph 编排、19 项工具体系、多 Agent 模式、上下文分级压缩、循环检测、Electron 桌面端等），完成大部分的开发工作。

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📄 License

MIT License — 详见 LICENSE。

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