gptme：终端里的 AI agent 怎么装怎么用

在服务器上干活时，人往往要在终端和浏览器之间来回切：查文档、改脚本、跑命令。gptme 把这一步收进终端，它是一个命令行程序，接收自然语言指令，调用本机已有的工具去执行，再把结果回给你。它能跑在任何有终端的地方，笔记本、SSH 会话、tmux、无头服务器，也能接进 CI。虽然以写代码见长，仓库自述为「a great coding agent, but general-purpose enough to assist in all kinds of knowledge-work」，覆盖面并不限于编程。

gptme 是用 Python 编写的终端 AI agent，接收自然语言指令并调用本机 shell、Python 与网页工具执行，输出代码改动和命令结果。

它自带一组本地工具，模型供应商可以自由替换。主要能力包括：

• 本地工具集：shell 执行、Python、网页浏览与视觉（vision），README 称「ships with shell, Python, web, vision」。
• 多模型供应商：Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek、OpenRouter、Requesty，或已有的 ChatGPT / SuperGrok 订阅；也可通过 Ollama 与任何 OpenAI 兼容服务端完全本地运行。
• 持久自主 agent：仓库定位写着「Make your own persistent autonomous agent on top!」，可以在它之上搭建长期运行的 agent。
• 扩展机制：插件系统（v0.30.0），Skills 与 Lessons（v0.29.0，v0.34.0 起 skills 可作为 slash command 调用）。
• 协议集成：作为 MCP 客户端接入外部工具集，并支持 ACP。
• 多种界面：纯命令行 gptme、基于 Textual 的 gptme-tui、Web UI，以及 2026 年 7 月起提供的 Linux、macOS、Windows 桌面应用。
• 沙箱执行：v0.33.0 引入基于 Docker 与 Wasmtime 的 Python / shell 沙箱。
• 记忆与成本：v0.34.0 提供跨 harness 记忆 gptme-util memory，v0.31.0 加入成本追踪。

装它需要什么

• Python 运行环境，项目主要语言为 Python，占比 85.6%。
• pipx 或 pip。README 中出现的安装命令是 pipx install 'gptme[tui]'；只要纯命令行则安装 gptme。
• 至少一个模型供应商的 API 凭证，或一个本地 Ollama 实例。密钥走环境变量。
• 仓库根目录的 .env.example 是凭证模板，字段名以该文件为准，仓库节选里没有列出全部字段。
• 如果要用沙箱执行，需要额外的 Docker 或 Wasmtime 运行时。

项目为 MIT License，源码在 gptme/gptme，当前 4438 star、445 fork，开放 Issue 18 条。

跑起来

1. 安装：pipx install 'gptme[tui]'。
2. 按仓库根目录的 .env.example 填好所选供应商的密钥。
3. 进入你要处理的项目目录，运行 gptme-tui，得到带状态栏的终端界面。
4. 想在脚本或 CI 里非交互调用，改用纯命令行 gptme。

README 的 Getting Started 一节在本次抓取范围内没有完整展开，首次运行的引导步骤以官方文档 gptme.org/docs/getting-started.html 为准，仓库里没有说明这一步的细节。

输出是什么

交互模式下，输出是终端里的对话流和可折叠的工具调用结果，TUI 状态栏显示当前模型、token 用量和 agent 状态。agent 会把代码直接写进工作目录，并执行命令，命令的返回内容回到同一个会话里。会话带有成本追踪（v0.31.0 引入），可以查看本次运行的消耗。

判断一次运行是否正常结束，看三件事：目标文件是否出现在工作目录、终端里的命令是否返回、状态栏是否显示 agent 已空闲。它不生成单独的报告文件，结果都在终端和它改动的文件里。

先说它做不到什么

• 不自带模型额度。必须自己提供供应商凭证或本地模型，否则跑不起来。
• 沙箱执行是 v0.33.0 才引入的能力，需要显式配置 Docker 或 Wasmtime 运行时才有，不是装上就默认隔离。
• 桌面应用和 Web UI 是较新的组件，v0.32.0（2026-07）才提供；桌面端与 server 之间的进程管理出过问题，Issue 记录过 Tauri sidecar 在客户端退出后仍驻留，状态为已解决。同一批记录里还有 Web UI 使用一段时间后明显变慢、ACP 在 zed 中不支持 slash command 等反馈，目前均标记为已解决。

它能在本机执行 shell、读写文件、访问网络，这类能力只能用在自有资产或已获授权的目标上。对着不属于你的机器或服务使用，会带来法律与平台封禁风险，部署前先确认授权范围。

它适合愿意在终端里工作、手上已有模型 API 或本地模型、想自己搭长期运行 agent 的开发者。不愿意管理密钥和运行环境、只想点开浏览器就用的人，用它的成本会高于收益。

焚评：这个项目的量化评分

本项目的选题来自 焚.com（一个按公开公式给 GitHub 项目打分的站）。焚评当前总分 10.0 分（满分 10）。下表是各维度的得分：

评分口径、权重与计算方式见焚.com 的评分方法页；数据随 GitHub 指标刷新，具体数值以焚.com 当前页面为准。本文正文为诀.com 独立撰写，评分数据由焚.com 授权引用。