一句话：本地运行、开箱即用、可深度定制的 AI 开发助手——写代码、做审查、跑自动化、做安全分析、搞 C→Rust 迁移，一个命令行搞定。
为什么选 Jarvis · 快速开始 · 访问方式 · 常用命令 · 文档导航 · 系统架构 · 参与贡献
Jarvis 是一个面向开发者的 AI 助手平台。它不只是对话工具，还能真正进入工作流：读代码、改代码、执行工具、管理上下文、复用经验，并在关键节点保持可控。
如果你希望 AI 不只是“给建议”，而是能在你的本地环境里 帮助分析、执行、验证和沉淀经验，Jarvis 就是为这种场景设计的。
- 想把 AI 引入日常开发流程的个人开发者
- 想统一代码修改、审查、验证流程的工程团队
- 需要做安全分析、自动化处理、C→Rust 迁移的专项场景用户
- 希望保留本地可控性、避免被单一平台深度绑定的用户
不是又一个“聊天机器人”，而是一个 真正能动手 的 AI 伙伴。
- 🎯 即用即走：一条命令启动，无需复杂配置，支持一键安装
- 💻 代码优先：专为开发者设计，自动 Git、构建验证、静态检查、影响分析
- 🧠 越用越聪明：方法论沉淀、记忆分层、规则按需加载，经验可复用
- 🔒 本地可控：数据留在本机，支持 Windows GUI 自动化，无 vendor lock-in
- 🔌 高度可扩展：自定义工具、MCP 集成、元代理自举、新平台适配，想加就加
- 分析项目结构，生成执行计划
- 修改代码后自动跑验证，减少手工来回切换
- 做安全扫描与报告聚合
- 执行 C→Rust 迁移流水线并支持断点续跑
- 沉淀团队方法论、规则和长期记忆
- 通过 CLI 或 Python SDK 集成到自己的流程中
Jarvis 提供三种访问方式，满足不同场景需求：
| 方式 | 适用场景 | 说明 |
|---|---|---|
| CLI | 终端用户、自动化脚本 | 命令行工具，支持 jvs、jca 等快捷命令 |
| Web | 浏览器访问、团队协作 | 通过 jarvis-service 启动 Web 网关，支持多节点分布式部署 |
| VSCode 插件 | IDE 集成开发 | 在 VS Code 中直接使用 Jarvis，集成 Agent 侧边栏、聊天面板和终端 |
# 启动通用 Agent
jvs
# 启动代码 Agent
jca
# 启动安全分析
jsec# 启动 Web 服务（默认监听 localhost:8000）
jarvis-service
# 指定监听地址和端口
jarvis-service --host 0.0.0.0 --port 9000
# 设置访问密码
jarvis-service --gateway-password your_password启动后在浏览器访问 http://localhost:8000 即可使用。
支持分布式部署，详见 分布式网关部署方法。
插件信息：
- 名称：
Jarvis AI Assistant - VS Code Extension - ID：
jarvis-ai-assistant.jarvis-ai-assistant
在 VS Code 扩展市场搜索 Jarvis AI Assistant 或 jarvis-ai-assistant 即可找到。
VSCode 插件提供更紧密的 IDE 集成体验：
- 🤖 Agent 侧边栏：在 VS Code 侧边栏中直接访问 AI Agent
- 💬 聊天面板：与 AI 进行自然语言对话
- 🖥️ 终端面板：直接在扩展中运行命令行
- 🎨 Markdown 渲染：支持完整的 Markdown 渲染，包括代码高亮
- 📊 PlantUML 支持：支持 PlantUML 图表渲染
安装后点击左侧活动栏的 Jarvis 图标即可使用。
详细说明请参考 VSCode 插件用户手册。
| 维度 | 能力 |
|---|---|
| 本地化 | 可操作本机任意资源（文件、命令、进程等） |
| 人机协作 | 执行前确认、虚拟终端、关键节点可介入，确保过程透明可控 |
| 方法论 | 成功经验自动沉淀为可复用方法论，支持中心库 Git 共享 |
| 记忆管理 | 标签化分层（短期 / 项目 / 全局），无向量计算，更轻量 |
| 代码开发 | 全自动 Git、Worktree 并行、波及分析、交叉引用、上下文推荐、独立 Agent 验证、静态检查、代码格式化、变更后自动处理 |
| 上下文压缩 | Git 上下文、任务列表、近期记忆、关键信息、意图识别等多机制，保证任务目标不偏离 |
| 任务列表 | 支线流程与主流程分离，不污染主 Agent 上下文 |
| 会话管理 | 自动保存、手动恢复，退出可继续 |
| 人格与规则 | 内置多种人格与开发规则，高效开发兼顾情绪价值 |
| 规则加载 | 前期固定流程筛选，后期按需自主加载，确保规则能被有效运用 |
| 工具自举 | 元代理（meta_agent）根据自然语言生成 / 改进工具并注册，支持自演化 |
| 工具调度 | 按任务智能筛选工具、工具组切换，支持多工具并行调用（无依赖时） |
| 智能提示 | 根据任务优化系统提示词，使 Agent 更贴合当前场景 |
| Windows 支持 | 支持 Windows，可自动化操作 Windows GUI 程序 |
| 项目 | 定位 | 形态 | 核心场景 |
|---|---|---|---|
| Jarvis | AI 助手平台 | CLI + Python SDK | 代码开发、安全分析、C→Rust 迁移 |
| LangChain | LLM 应用框架 | Python 库 | 通用 Agent、RAG、工作流编排 |
| AutoGPT | 自主 AI Agent | 独立应用 | 目标驱动的自主任务执行 |
| OpenClaw | 个人 AI 助手框架 | Node.js 应用 | 多通道消息、24/7 自主运行 |
| ZeroClaw | OpenClaw 轻量替代 | Rust 二进制 | 同 OpenClaw |
- Jarvis：面向代码开发，采用分层架构（Agent / CodeAgent），强调本地化、轻量记忆、任务分离、规则按需加载，并支持 Windows GUI 自动化。
- LangChain：通用编排框架，侧重生产级 RAG 与工作流，适合构建 LLM 应用。
- AutoGPT：早期自主 Agent 代表，目标驱动明显，但成本和稳定性控制要求更高。
- OpenClaw / ZeroClaw：更偏向消息渠道和日常自动化场景。
💡 30 秒上手：安装后运行
jvs或jca，按提示配置 API Key，即可开始与 AI 协作开发。
- 操作系统：Linux（主要）、Windows 10/11（WSL 或原生，支持 GUI 自动化）
- Python：3.12
- Docker（可选）：镜像已预装依赖，无需本地 Python / Rust
# Linux/macOS
bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/skyfireitdiy/Jarvis/main/scripts/install.sh)"
# Windows PowerShell
iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://raw.githubusercontent.com/skyfireitdiy/Jarvis/main/scripts/install.ps1'))安装脚本会自动完成以下操作：
- 下载 Jarvis 最新 tag 对应的源码（浅克隆，减少下载体积）
- 将仓库内置依赖目录加入当前会话
PATH - 使用仓库内置
uv执行uv tool install -e . --python 3.12 - 额外安装
playwright与ddgr
提示：当前仓库已内置
x86_64_linux平台依赖。一键安装脚本会优先使用仓库内置uv；如果当前平台没有对应内置依赖，脚本会明确提示您手动安装uv或改用受支持的版本。
git clone --depth 1 --branch <latest-tag> https://github.com/skyfireitdiy/Jarvis.git
cd Jarvis
export PATH="$(pwd)/src/jarvis/jarvis_data/deps/x86_64_linux:$PATH"
uv tool install -e . --python 3.12
uv tool install playwright
uv tool install ddgrDocker 相关说明请参考仓库中的容器/部署文档；主安装入口已统一为“源码下载 + 仓库内置
uv+uv tool安装”方式。
# 通用任务：让 AI 帮你分析、规划、执行
jvs -T "分析当前项目结构，找出可优化的依赖关系"
# 代码任务：自动读代码、改代码、跑测试
jca -T "在 user 模块添加忘记密码功能"
# 一键生成规范的 Git 提交信息
jgc| 命令 | 快捷方式 | 功能 |
|---|---|---|
jarvis |
jvs |
通用 AI 代理 |
jarvis-code-agent |
jca |
代码代理（分析、修改、生成） |
jarvis-sec |
jsec |
安全分析套件 |
jarvis-c2rust |
jc2r |
C→Rust 迁移套件 |
jarvis-git-commit |
jgc |
自动生成 Git 提交信息 |
jarvis-platform-manager |
jpm |
管理大语言模型平台 |
jarvis-quick-config |
jqc |
快速配置工具 |
完整命令列表见 使用指南。
- 先看 README：快速判断 Jarvis 是否适合你的场景
- 再看用户手册：按任务直接上手 CLI、CodeAgent、平台配置和专项能力
- 需要系统性理解时再看 Jarvis Book：了解架构、概念与扩展设计
docs/用户手册 是更偏“怎么用”的任务型文档，适合首次接触项目的用户快速入门。
from jarvis.jarvis_code_agent.code_agent import CodeAgent
agent = CodeAgent()
agent.run('修复 user/service.py 中的登录验证 bug')from jarvis.jarvis_agent import Agent
agent = Agent(system_prompt="你是一个专业的文档维护助手。", name="DocGenerator")
agent.run('分析 README.md，补充用户群体信息')Jarvis 采用 分层架构：以通用 Agent 为核心，通过继承构建 CodeAgent 增强层，再实现专业应用（安全分析、C→Rust 迁移等）。
flowchart TB
subgraph 专业应用层["专业应用层"]
jsec["jarvis-sec (jsec) 安全分析"]
jc2r["jarvis-c2rust (jc2r) C→Rust 迁移"]
end
subgraph 功能增强层["功能增强层 CodeAgent"]
code["代码结构分析 | 文件编辑 | 变更影响分析"]
end
subgraph 核心基础层["核心基础层 Agent"]
agent["对话与工具执行 | 会话管理 | 工具注册 | 平台适配 | 事件总线"]
end
专业应用层 -->|使用| 功能增强层
功能增强层 -->|继承| 核心基础层
| 应用 | 命令 | 说明 |
|---|---|---|
| jarvis-sec | jsec |
安全分析套件：启发式扫描 → 聚类 → Agent 验证 → 报告聚合，支持 C/C++ 与 Rust |
| jarvis-c2rust | jc2r |
C→Rust 迁移套件：scan → lib-replace → prepare → transpile → optimize，支持断点续跑 |
| 组件 | 用途 |
|---|---|
| AgentRunLoop | 主运行循环，驱动“模型思考 → 工具执行 → 结果拼接”迭代 |
| SessionManager | 会话状态管理，支持保存、恢复、清理历史 |
| PromptManager | 构建系统提示与附加提示（工具规范、记忆引导等） |
| EventBus | 事件总线，关键节点广播，支持旁路扩展 |
| ToolRegistry | 工具注册表，发现、加载、执行工具（内置、外部、MCP） |
| MemoryManager | 记忆管理，短期 / 项目 / 全局三层架构 |
| TaskAnalyzer | 任务分析，满意度收集与方法论沉淀 |
| PlatformRegistry / BasePlatform | 平台适配层，屏蔽不同 LLM 服务商差异 |
| RulesManager | 规则管理，多来源加载与激活，与 Skills 标准兼容 |
| 输入处理器链 | 内置、Shell、文件上下文处理器，处理特殊标记、命令、文件引用 |
配置文件位于 ~/.jarvis/config.yaml，首次运行将启动交互式配置向导。
llm_group: default
llm_groups:
default:
normal_llm: gpt-5
llms:
gpt-5:
platform: openai
model: gpt-5
max_input_token_count: 128000
llm_config:
openai_api_key: "your-api-key-here"更多配置项见 使用指南。
- 自定义工具：在
~/.jarvis/tools/下创建并注册，支持中心工具仓库（central_tool_repo）团队共享 - 新 LLM 平台：在
~/.jarvis/platforms/下添加适配器 - MCP 集成：通过配置文件接入命令协议
详见 功能扩展。
欢迎一起把 Jarvis 做得更好！无论是修 Bug、加功能、写文档，还是分享使用心得，我们都期待你的参与。
参与流程：Fork 仓库 → 创建分支 → 提交更改 → 发起 Pull Request
- 模型使用：请遵守各模型平台服务条款，合理使用。
- 命令执行：Jarvis 具备执行系统命令能力，请谨慎输入；可启用
execute_tool_confirm: true进行执行前确认。
MIT 许可证，详见 LICENSE。
由 Jarvis 团队用 ❤ 制作。