本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 github.com GitHub - Radiant303/SpringAgent 通过在 GitHub 上创建帐户来为 Radiant303/SpringAgent 开发做出贡献。 这是个什么项目? 大家好，这是一个多用户云端Agent 项目，你可以自己部署在服务器上 ! 核心功能: 将它部署在服务器上后，可以让不了解Agent的人注册登录体验Agent的能力 编写网站只是其中最基础的一个功能，这个项目还集成了文档驱动教学和测试驱动教学的功能 Apache-2协议，支持二次开发、二次开发后商用、甚至二次开发后闭源。 为什么你可能会感兴趣 有的佬友知道很多好用的云端Agent产品，但是他们很多都是大厂的项目，基于容器化隔离的沙箱agent，对于个人来讲，一台小小的服务器难以支撑容器化隔离，而这个项目它只需要一台2c2g的服务器就可以运行，并支持一定数量的用户。 对于部署过类似newapi的或者喜欢折腾的佬友这个项目可能会给你带来一定的乐趣。 所以佬友看以下功能的时候请不要单以用户视角看待，你可以结合运营者，开发者等视角看待（项目开源，支持二开），比如对我来说部署运营一个网站也很有乐趣。 AI开发网页并实时部署 AI可以编写文件，后端程序会自动挂载这个文件。相当于提供一个实时的静态部署。 效果演示： https://spring.guoliguoli.cc/page/370497796597350400/ AI更厉害了 但是我学习的成就感更低了 从去年开始我发现我越来越想开始偷懒了，对于一个新的知识问完AI就觉得自己会了，总觉得下次遇到再问AI就行，久而久之我的成就感越来越低 所以这个项目集成了 AI教学 能力，我尽可能的让我问完AI后能有一些成就感 具体实现是这样的：我告诉我AI我想学习什么东西后学到什么程度后，AI会准备2件事情，一是给我准备学习路线，二是根据学习路线出测试题进行考验，这个和直接在网页对话或者是提炼成skills给codex对话是有区别的，我设计了一个teach.db 学习的路线不是依赖于上下文的，而是通过一层一层的问题解决记录数据库后实现，借鉴了claude的plan模式，但是这个是针对教学场景设计的。 示例：教我面向对象的特性 AI会先提问你想学习到什么程度 然后列出路线图创建教学单元（一般我们不需要去看AI写的教学单元） 然后给你讲解基础的知识 之后对你进行提问，根据你的回答情况调整后续的讲解 主要就是免去了学完就放下的问题，成就感也是来自于你真的回答出了这些问题 就像小时候自己背单词，然后自己默写出来一样 学过的知识会沉淀到用户的知识库中 完整的计费系统 项目以积分为计费的基本单位，通过消耗的token和计费进行换算来实现计费 对于流式中断无法得知token情况的采用token预估进行计费，预估失败统计失败的会落盘记录，由站长自行判断决定这笔账单该如何算 存储空间的分配 个人的服务器存储空间一般不会很大，所以我给用户设置的默认存储是200MB，每个用户可以开5个项目，项目之间的文件独立，每个项目默认20MB，会话数据不计入存储空间，删除会话或者项目会删除相关的文件并返还存储额度，所以对于大部分的情况是够用的。 关于项目 Agent常见的能力我们已经集成了，用户隔离也有了比较基础的实现，计费系统较为完善，我尽可能的按照企业级标准来实现，但是个人技术水平有限，也难免会出现我没有考虑到的边界情况，如果遇到问题欢迎在评论区或者issue反馈，我将尽可能的解决。 这是一个多用户的云端Agent，由一个本地Agent演化而来，但是到底如何使用其实取决于你的想法，我也非常非常希望能和大家交流使用场景。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

  • 情报分类：服务器与云资源
  • 分类依据：内容涉及服务器、云资源或网络线路
  • 信息来源：服务器 / LINUX DO - 最新话题
  • 发布时间：2026/10/19 22:33:06