《solopreneur》跑一次完整的 AI 工程任务

全程大约（LLM 接口响应时间除外）。

KvPiter

359人浏览 · 2026-02-21 17:49:55

KvPiter · 2026-02-21 17:49:55 发布

5 分钟装好 solopreneur，跑一次完整的 AI 工程任务 | 第 2 期

系列：《solopreneur 从零到一》第 2 期
GitHub：https://github.com/lllooollpp/solopreneur-.git
上一篇：第 1 期 - 项目介绍 & 架构总览

本篇是实操向，从零开始装好 solopreneur，完成：

安装与初始化
配置 LLM Provider
命令行对话测试
启动 Web UI，创建第一个项目
让 AI 完整完成一个小任务（读文件 → 分析 → 写结果）

全程大约 5 分钟（LLM 接口响应时间除外）。

环境要求

依赖	最低版本	说明
Python	3.11+	主运行时
Node.js	18+（可选）	仅 WhatsApp 渠道需要
LLM API Key	-	任选一个 Provider

推荐先用 OpenRouter，一个 Key 可以访问 Claude、GPT-4o、Gemini 等百余模型，免去申请多个账号的麻烦。注册地址：https://openrouter.ai

Step 1：安装

pip install solopreneur-ai

验证安装：

solopreneur --version

输出版本号即安装成功。

Step 2：初始化

solopreneur onboard

这条命令会在 ~/.solopreneur/ 下创建以下结构：

~/.solopreneur/
├── config.json          ← 主配置文件（LLM Key、Agent 设置等）
└── workspace/
    ├── AGENTS.md        ← 全局 Agent 指令
    ├── SOUL.md          ← Agent 性格和价值观
    ├── USER.md          ← 你的个人信息和偏好
    ├── agents/          ← 自定义 Agent 目录
    └── memory/
        └── MEMORY.md    ← 长期记忆

Step 3：配置 LLM

打开 ~/.solopreneur/config.json，填入你的 API Key：

方案 A：使用 OpenRouter（推荐新手）

{
  "providers": {
    "openrouter": {
      "apiKey": "sk-or-v1-xxxxxx"
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "anthropic/claude-sonnet-4"
    }
  }
}

方案 B：使用 Anthropic（Claude 官方）

{
  "providers": {
    "anthropic": {
      "apiKey": "sk-ant-xxxxxx"
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "claude-3-5-sonnet-20241022"
    }
  }
}

方案 C：使用本地模型（Ollama）

{
  "providers": {
    "vllm": {
      "apiKey": "none",
      "api_base": "http://localhost:11434/v1"
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "ollama/qwen2.5-coder:32b"
    }
  }
}

也可以用环境变量覆盖，避免把 Key 写进文件：
export solopreneur_PROVIDERS__OPENROUTER__API_KEY="sk-or-v1-xxx"

Step 4：命令行测试

单条消息

solopreneur agent -m "你好，介绍一下你自己"

交互模式

solopreneur agent

进入交互模式后可以连续对话。输入 exit 退出。

验证工具调用

solopreneur agent -m "列出当前目录下的文件，并告诉我有哪些 Python 文件"

如果 AI 真正调用了 list_dir 工具，你会看到类似：

[tool: list_dir] path="."
> src/  tests/  README.md  pyproject.toml  ...

当前目录下的 Python 文件有：
- src/main.py
- src/utils.py
- tests/test_main.py

这说明 AI 真正执行了，而不只是猜测。

Step 5：启动 Web UI

solopreneur gateway

或者用项目自带的启动脚本（如果从源码安装）：

python start.py

启动后：

后端 API：http://localhost:8000
桌面 Web UI：http://localhost:5173
移动端 Web UI：http://localhost:5174

Step 6：创建第一个项目

打开 http://localhost:5173（桌面端）或 http://localhost:5174（手机端）
点击左侧「项目」→「新建项目」
填入：
- 名称：my-first-project
- 路径：你本地某个代码目录，如 /home/user/my-app
- 描述：一个 Python Web 应用
点击保存

Step 7：第一个完整任务

在对话框选中刚创建的项目，在消息框输入：

分析一下这个项目的目录结构，找出主要的模块，用 Markdown 格式写一份项目概览，
保存到项目根目录的 PROJECT_OVERVIEW.md 文件里。

你会看到 AI 的执行过程：

🧠 正在分析...
[tool: list_dir] path="/home/user/my-app"
[tool: read_file] path="/home/user/my-app/README.md"
[tool: read_file] path="/home/user/my-app/src/main.py"
[tool: write_file] path="/home/user/my-app/PROJECT_OVERVIEW.md"
✅ 已完成，文件已写入

然后去你的项目目录，PROJECT_OVERVIEW.md 就在那里了。

完整配置参考

下面是一份生产可用的配置，供参考：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "workspace": "~/.solopreneur/workspace",
      "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
      "max_tokens": 8192,
      "temperature": 0.7,
      "max_tool_iterations": 20,
      "max_subagents": 5,
      "agent_timeout": 1800,
      "max_tokens_per_session": 500000
    }
  },
  "providers": {
    "copilot_priority": false,
    "openrouter": { "apiKey": "sk-or-v1-xxx" },
    "anthropic": { "apiKey": "" },
    "openai": { "apiKey": "" },
    "vllm": { "apiKey": "none", "api_base": "http://localhost:11434/v1" }
  },
  "tools": {
    "web": {
      "search": { "apiKey": "你的 Brave Search API Key" }
    },
    "exec": {
      "timeout": 60,
      "restrict_to_workspace": false
    }
  }
}