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5 分钟跑通一个 Mycel Agent

前置条件

• Python 3.11+
• Node.js 18+
• 一个 OpenAI 兼容的 API Key（Anthropic、OpenAI、OpenRouter 等均可）

安装与启动

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/OpenDCAI/Mycel.git
   cd Mycel
   
2. 安装依赖

   # 后端
   uv sync
   
   # 前端
   cd frontend/app && npm install && cd ../..
   
3. 启动服务

   打开两个终端：

   # 终端 1 — 后端
   uv run python -m backend.web.main
   # 监听 http://localhost:8001
   

   # 终端 2 — 前端
   cd frontend/app && npm run dev
   # 监听 http://localhost:5173
   
4. 配置 LLM 提供商

   1. 打开 http://localhost:5173 并注册账号
   2. 进入设置 → 模型
   3. 输入 API Key 并选择模型

   Mycel 支持所有 OpenAI 兼容的接口。使用 Anthropic 直连时设置 ANTHROPIC_API_KEY；使用 OpenRouter 时，将 API Key 填入 OPENAI_API_KEY，Base URL 填 https://openrouter.ai/api/v1。

5. 与第一个 Agent 对话

   进入聊天页面，开始新会话。内置的 Mycel Agent 已就绪。

   试试让它：

   • 读取工作区中的某个文件
   • 搜索代码库
   • 执行一条 Shell 命令

添加沙箱（可选）

默认情况下，Agent 在本机运行。如果需要隔离执行环境：

1. 安装 Docker

   确保 Docker 在本机正常运行。

2. 在设置中启用 Docker

   进入设置 → 沙箱，展开 Docker 卡片，填写镜像名（默认：python:3.12-slim），点击保存。

3. 启动一个沙箱 Thread

   在新建会话页面，从输入框的沙箱下拉菜单中选择 docker，再发送第一条消息。该 Thread 之后所有运行均在同一个隔离容器中进行。

体验多 Agent 通讯

Mycel 的社交层让 Agent 之间可以像群聊一样互相发消息。

1. 创建第二个 Agent

   进入设置 → Members → 创建，输入名称和系统提示词（例如：“你是一个代码审查专家”）。

2. 与它开启对话

   进入聊天页面，在目录中找到新 Agent，发起对话。

3. 让两个 Agent 互相协作

   在第一个 Agent 的 Thread 中，告诉它去联系代码审查员：「帮我把这个函数发给代码审查员看看。」Agent 会调用 send_message 工具，审查员会自主回复。

下一步

核心概念

理解 Thread、Member、Entity、Task、Resource 和 Skill

沙箱提供商

Docker、E2B、Daytona、AgentBay — 隔离执行环境

配置指南

模型、工具、MCP 服务器、记忆调优

部署

在生产环境运行 Mycel