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本页带你从安装到跑通第一个任务,全程约 5 分钟。
前置要求
- Node.js >= 22
- 任意支持
anthropic-messages或openai-completions协议的模型 API key(Anthropic / OpenAI / DeepSeek / Moonshot 等均可)
安装
npm 包名是 hotpot-agent,安装后的命令是 hotpot。
配置模型
编辑(首次会自动创建)用户级配置文件 ~/.hotpot/settings.json,填入三档模型:
说明:
apiKey可以写字面值,也可以写"$VAR"引用环境变量(推荐)。- 内置目录模型的协议按 provider 自动选择:anthropic 走
anthropic-messages,其余走openai-completions。 baseUrl可省略,默认走各家官方端点;DeepSeek / Moonshot 等第三方端点需显式填写。- 三档模型的用途见分层模型路由:贵模型只处理难任务,简单任务自动降级。
配置的完整字段见配置。
跑第一个任务
输入一个任务,例如:
agent 会自主多步调用工具完成:简单任务首轮直接派发执行,复杂任务会先产出 plan 等待你审批(y 批准、n 拒绝、其他非空行批注进入修订)。
终端里你会看到事件流:[tool] name(参数摘要) 是工具调用,[spawn] worker-1 (tier=low): <task> 是子 agent 诞生,[plan] drafted/approved/denied 是计划审批状态。
快捷键:
/exit退出对话- Ctrl-C 中断当前回合(不退出进程)
打开 Web 端
默认启动在 http://127.0.0.1:4573(就绪后自动打开浏览器)。Web 端与 CLI 使用同一份配置和同一份会话存储,两边可以同时观察同一会话。详见 Web 端。
恢复历史会话
会话以 JSONL 落盘在 ~/.hotpot/sessions/。用 --session 恢复任意历史会话继续对话:
源码仓库开发态
如果你 clone 的是源码仓库(pnpm monorepo):
Benchmark runner 与遥测客户端也在仓库内,见跑 Benchmark与遥测。
