如何在 PenguinHarness 中发出第一条对话跑通你的第一个 Agent Task 完整新手教程【免费下载链接】penguin-harness Unified and Stable RSI Platform项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/penguin-harnessPenguinHarness 是一个开源、本地优先的多智能体Multi-Agent应用开发平台支持 1000 模型、自动化构建与部署 AI 应用。本教程面向新手带你在 10 分钟内完成安装、配置模型并在对话页发出你的第一条消息跑通第一个 Agent Task——全程不需要复杂的环境配置。什么是 PenguinHarness为什么从第一条对话开始PenguinHarness 把「创建一个 AI 应用」的完整生命周期交给了 Agent 自己你只需要用一句话描述需求它就能完成脚手架、代码编写和运行说明。官方基准测试中它在数据分析套件上取得了最高准确率而成本仅为部分竞品的 1/70见 README.md。对新手来说理解这套平台的最佳方式不是读架构图而是亲手发出第一条对话看 Agent 如何一步步调用工具、完成一个真实的小任务。一键安装步骤三种方式任选其一PenguinHarness 提供三条安装路线背后是同一个引擎数据都保存在~/.penguin/data可以随意混用。官方说明见 packages/docs/content/quickstart.zh.md。路线适合人群需要终端吗️ 桌面应用想当产品直接用的用户不需要⌨️ CLI Web App想装到服务器或用penguin命令安装时用一次 Docker经网络访问的服务端启动时用一次拿不准就选桌面应用双击安装、打开即已登录没有登录页、不用抄初始密码。macOS 与 Windows 安装包均已签名首次启动无需手动放行Linux AppImage 需先执行一次chmod x详见 packages/docs/content/quickstart-desktop.zh.md。偏好命令行的同学在 Linux / macOS 终端执行官方一行安装脚本再启动 Web 服务即可curl -fsSL https://penguin.ooo/install.sh | sh penguin web # 启动服务并在浏览器打开 http://127.0.0.1:7364WindowsPowerShell对应irm https://penguin.ooo/install.ps1 | iex也可以用npm install -g prismshadow/penguin-cli安装。CLI 首次启动会在终端打印一条首次登录链接打开它即可认领内置admin账号并设置密码。完整安装参考见 packages/docs/content/quickstart-cli.zh.md。最快配置方法给模型库填一个 API KeyPenguinHarness 不内置任何模型凭据发出第一条对话前需要配置一个模型。支持 DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen、GPT、Gemini、Claude 等主流供应商任意 OpenAI 协议端点也能通过Custom分组接入 1000 在线或本地模型见 packages/docs/content/models.zh.md。在界面中配置推荐在侧边栏选择模型库模型按供应商分组列出在你所用供应商的分组里点击填写密钥输入 API Key 后确认如需使用默认模型以外的模型打开该模型并点击设为默认模型。在命令行配置一行命令penguin config model add --provider deepseek --model-id deepseek-flash --api-key sk-... --set-default注意模型始终以(provider, model_id)二元组引用供应商绝不会由模型 id 自动推断这也是它稳定可靠的设计细节之一。如何发出第一条对话新建、选择、发送打开 Web App或桌面应用窗口后跟着三步走新建对话在侧边栏点击新建对话进入草稿页。新对话从草稿开始发送第一条消息时才真正创建 Session选三样东西在输入框上方选择Agent智能体、Workspace服务器上的工作目录也可以在目录浏览器中点从临时工作区开始、审批模式以及模型和思考等级发送消息输入你的第一条指令按 Enter 发送。给新手一个开箱即用的第一条消息示例官方文档同款创建 hello.txt内容为 Hello, Penguin审批模式建议新手选放行只读或总是询问前者让只读工具直接执行、写操作等你确认后者每次工具调用都等你点击允许最透明、最容易观察 Agent 的每一步。四种审批模式的区别见 packages/docs/content/chat.zh.md。草稿页输入框下方还有示例 Prompt折叠夹点击某一行即可填入输入框先读一读、改一改再发——这是熟悉平台能力的捷径。发出去之后你会看到 Agent 的工具调用以卡片形式出现在消息流里点开卡片可以查看参数和输出。任务结束后Workspace 目录里就会多出一个hello.txt。至此你的第一个 Agent Task 就跑通了 跑通之后看 Agent 的工作过程与花费新手最常问的问题之一Agent 到底做了什么花了多少 TokenPenguinHarness 的答案是Trace 轨迹观测在对话页打开轨迹观测侧边面板可以看到 Trace 文件、全局统计轮次、工具调用数、输入/输出 Tokens、成本、用时、输出 TPS以及每一轮的执行时间线——思考、模型回复、工具调用生成、等待审批、工具调用执行分段着色一目了然。官方演示中整个 RAG 应用只消耗了约 15.6k tokens、成本 $0.0074。此外顶栏还会实时显示上下文占用、累计费用和用时侧边栏的成本中心可以按时间范围汇总花费方便你养成「看得见成本」的使用习惯。终端里的第一条对话可选进阶如果你更喜欢终端penguin命令也能直接跑 Task无需打开浏览器penguin run -m Create hello.txt containing Hello, Penguin # 一次性任务 penguin chat # 交互式 REPL支持 /compact、/clear、/exitrun会流式打印 Agent 的执行过程Task 结束后退出chat里每输入一行就发起一个 Task退出时会打印一条--resume命令供你恢复会话。终端里创建的内容同样会出现在 Web App 中两者完全互通。完整命令见 packages/docs/content/cli.zh.md。常见问题速答没有 Node.js 能装吗可以。在线安装器和桌面应用都自带运行时仅 npm 安装或源码构建需要 Node 24。桌面应用和 CLI 会冲突吗不会。它们共用同一个数据目录同一时刻只运行一个服务端桌面应用会直接接入已在运行的实例。想换模型怎么办对话进行中也可以切换点击输入框上的模型名称选择新模型PenguinHarness 会先自动压缩上下文再无缝切换。Task 跑偏了怎么停输入框为空时发送按钮变成停止点击即可结束当前 Task运行中还可以随时插话修正方向。下一步从第一个 Task 到第一个 AI 应用跑通第一条对话只是起点。接下来推荐按顺序探索均可在 packages/docs/content/ 中找到对应文档换一句更有野心的 Prompt例如让 Agent 收集文档并构建一个带引用来源的 RAG 应用——这就是开头那张截图里的成品在技能库安装内置插件数据分析、软件开发、浏览器自动化等让 Agent 解锁更多能力体验目标模式/goal把一句话目标交给 Agent 反复迭代直到完成或用完 Token 预算。PenguinHarness 的核心理念是「用 LangChain 你手动搭 Agent用 PenguinHarness Agent 自己造 Agent」。现在你已经发出了第一条对话剩下的就交给 Agent 吧 【免费下载链接】penguin-harness Unified and Stable RSI Platform项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/penguin-harness创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考