快速开始

在 Astreus 文档中了解快速开始，获取用于构建智能体系统的设置指导、API 模式和实用示例。了解构建可靠的 Astreus 智能体系统所需的设置模式、API 和实用示例。

在 5 分钟内创建你的第一个 Astreus 智能体项目。

安装方式

使用 npx（推荐）

npx create-astreus-agent my-agent

使用 npm create

npm create astreus-agent my-agent

使用 pnpm

pnpm create astreus-agent my-agent

交互式设置

1. 项目名称

? What is your project name? my-agent

输入你的项目名称，系统会创建一个新目录。只允许使用字母、数字、短横线和下划线。

2. 功能选择

? Which features do you want to include?
  ◉ Memory - Persistent agent memory with vector search
  ◉ Knowledge (RAG) - Document ingestion and retrieval
  ◯ Graph Workflows - DAG-based task orchestration
  ◯ Sub-Agents - Multi-agent coordination
  ◯ Custom Plugins - Extensible tool system
  ◯ MCP Integration - Model Context Protocol support

使用方向键和空格键选择功能。所有功能都是可选的。

3. LLM 提供商

? Which LLM provider do you want to use?
  ● OpenAI - GPT-4, GPT-3.5
  ○ Anthropic - Claude
  ○ Google - Gemini
  ○ Ollama - Local models
  ○ Multiple providers - Configure later

选择你偏好的提供商，或者选择“Multiple providers”稍后配置。

4. TypeScript

? Use TypeScript? Yes

推荐使用 TypeScript 以获得更好的开发体验。

安装完成后

项目创建完成后：

# 进入项目目录
cd my-agent

# 安装依赖
npm install

# 复制环境变量模板
cp .env.example .env

# 编辑 .env 并填入你的 API 密钥
nano .env  # 或使用你偏好的编辑器

# 启动智能体
npm run dev

示例：第一次对话

启动后，你的智能体已经准备就绪：

import { Agent } from '@astreus-ai/astreus';
import 'dotenv/config';

const agent = await Agent.create({
  name: 'my-agent',
  model: 'gpt-4o',
  memory: true,
});

// Have a conversation
const response = await agent.ask("Hello! What can you help me with?");
console.log(response);

生成的代码

CLI 会生成一个完整的 src/index.ts：

import { Agent } from '@astreus-ai/astreus';
import 'dotenv/config';

async function main() {
  console.log('Starting Astreus Agent...\n');

  const agent = await Agent.create({
    name: 'my-agent',
    model: 'gpt-4o',
    systemPrompt: 'You are a helpful AI assistant powered by Astreus.',
    memory: true,
  });

  // Interactive loop
  const readline = await import('readline');
  const rl = readline.createInterface({
    input: process.stdin,
    output: process.stdout,
  });

  console.log('Agent ready! Type your message (or "exit" to quit):\n');

  const prompt = () => {
    rl.question('You: ', async (input) => {
      if (input.toLowerCase() === 'exit') {
        console.log('\nGoodbye!');
        rl.close();
        process.exit(0);
      }

      try {
        const response = await agent.ask(input);
        console.log(`\nAgent: ${response}\n`);
      } catch (error) {
        console.error('Error:', error instanceof Error ? error.message : error);
      }

      prompt();
    });
  };

  prompt();
}

main().catch(console.error);

环境要求

Node.js >= 22.0.0
npm、yarn 或 pnpm
LLM 提供商的 API 密钥（或使用 Ollama 运行本地模型）

后续步骤

功能 - 了解各项功能
配置 - 环境设置

最后更新时间:2026年7月6日

本节内容

模板

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配置

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简介

功能