一个支持多模型切换、工具调用和技能系统的 Python AI Agent 框架。提供命令行交互界面，可自动拆解复杂任务并分步执行。
支持 6 大 LLM 供应商运行时热切换。分层人格、三级技能加载、心跳记忆，为需要灵活性的开发者而生。
支持多模型热切换 · 工具调用 · 技能系统 · 持久记忆 · 定时任务
buddyMe 是一个 Python 实现的多模型 AI 智能体框架。它能够将复杂任务自动拆解为子任务，逐一规划、执行、验证，并合并结果。内置 25+ 技能、8 个工具、完整的记忆系统和定时调度能力，可作为编程助手或通用任务代理使用。
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📚 复杂任务的内评估与反馈
- 多模型支持 — 统一接口调用智谱 GLM、DeepSeek、百度千帆 ERNIE、小米 MiMo、阿里 Qwen 等国产大模型
- 双协议适配 — 自动检测 OpenAI / Anthropic 协议，对上层业务透明
- 任务管线 — 三阶段执行管线：上下文构建 → 任务规划 → 分步执行与结果合并
- Skill 技能系统 — 内置 20+ 技能（前端设计、文章写作、学术论文、市场调研、天气查询等），支持热加载和动态注册
- 工具生态 — 文件读写编辑、代码搜索（grep/glob）、Bash 执行、百度搜索、Skill 调用
- 持久化记忆 — 用户画像（USER.md）、对话日志、记忆摘要，支持跨会话连续性
- 命令系统 —
/help、/model、/skills、/memory等内置命令，支持别名和分类
pip install -e .或者直接安装
pip install buddyme# CLI 模式（带 Rich spinner）
buddyme
# 或模块方式
python -m buddyMe# Windows PowerShell
$env:BUDDYME_MODEL = "deepseek"
# macOS / Linux
export BUDDYME_MODEL="deepseek"首次运行时会自动部署用户数据目录（initspace/ + skill_library/）。
| 模型标识 | 实际模型 | 协议 | 提供商 |
|---|---|---|---|
glm |
GLM-5.1 | OpenAI | 智谱 |
glm_code_plan |
GLM-5.1 | Anthropic | 智谱 |
deepseek |
DeepSeek-V4-Pro | OpenAI | DeepSeek |
deepseek_code_plan |
DeepSeek-V4-Pro | Anthropic | DeepSeek |
ernie |
ERNIE-5.1 | OpenAI | 百度千帆 |
xiaomi |
MiMo-V2-Pro | OpenAI | 小米 |
qwen |
Qwen3.6-Plus | OpenAI | 阿里通义 |
sub_agent_code_plan |
GLM-4.7 | Anthropic | 智谱（子任务用） |
模型配置通过各自的 API Key 连接，使用前需在 model_config.py 中填入对应密钥。
buddyMe/
├── main.py # 启动入口（python -m buddyMe）
├── cli.py # Rich CLI（buddyme 命令）
├── agent_moudle/ # Agent 核心与任务管线
│ ├── agent.py # AgentMain — 状态管理、生命周期
│ ├── task_runner.py # 任务执行管线编排
│ ├── task_pipeline.py # 三阶段管线（规划→执行→合并）
│ └── todo_manager.py # 子任务管理器
├── llm_moudle/ # LLM 客户端层
│ ├── basic_llm.py # 统一调用接口
│ └── model_config.py # 模型配置（api_key/base_url/max_tokens）
├── anthropic_standard/ # 协议适配层
│ ├── basic_anthropic_client.py # 客户端基类（OpenAI/Anthropic）
│ ├── basic_anthropic_tool.py # 工具执行器
│ ├── unified_client.py # 统一客户端（自动选择协议）
│ └── anthropic_code_plan_base.py
├── context/ # System Prompt 构建
│ ├── prompt_builder.py # 按层次组装 System Prompt
│ ├── compressor.py # 长对话中段压缩
│ └── brain_loader.py # Brain 文件加载
├── memory/ # 记忆系统
│ ├── store.py # 记忆存储（USER.md + 对话日志）
│ ├── manager.py # 记忆生命周期管理
│ ├── extractor.py # 记忆提取
│ └── provider.py # 记忆提供者
├── session/ # 会话管理
│ ├── state.py # 会话状态
│ ├── message_history.py # 消息历史
│ ├── conversation_logger.py # 对话持久化
│ ├── subtasks_manager.py # 子任务结果管理
│ └── todo_manager.py
├── tool_moudle/ # 工具模块
│ ├── bash_tool.py # Bash / Read / Write / Edit / Grep / Glob
│ ├── baidu_search_tool.py # 百度搜索
│ └── invoke_skill_tool.py # Skill 调用
├── cmd_library/ # 命令系统
│ ├── registry.py # 命令注册与分发
│ ├── base.py # 命令基类
│ └── builtin/ # 内置命令（system/memory/skill）
├── initspace/ # 初始化数据
│ ├── brain/ # Brain 文件（AGENT.md/SOUL.md/IDENTITY.md/USER.md）
│ ├── memorys/ # 记忆文件（对话日志/摘要/子任务结果）
│ └── skill_loader.py # Skill 加载器
├── skill_library/ # 技能库（20+ Skill）
│ └── skills/ # 各类 Skill 定义
└── utils/ # 工具函数（路径、原子操作）
用户输入 → 命令拦截(/cmd) → Memory预取 → System Prompt构建
→ 任务规划(主LLM拆解子任务) → 分步执行(子Agent + 工具调用)
→ 结果合并 → 对话持久化 → 记忆同步 → 返回结果
内置技能覆盖多个领域，支持按需调用：
| 类别 | 技能 |
|---|---|
| 前端开发 | frontend-design、frontend-patterns、frontend-slides |
| 后端开发 | backend-patterns、api-design、content-hash-cache-pattern |
| 内容创作 | article-writing、market-research |
| 学术写作 | emergence-paper-orchestra（PaperOrchestra 方法论） |
| 开发流程 | coding-standards、code-reviewer、tdd-guide、continuous-learning |
| 工具集成 | markitdown（文件格式转换）、qqmail（QQ 邮箱）、weather-skill（天气） |
| Agent 优化 | autonomous-loops、strategic-compact、search-first、verification-loop、iterative-retrieval |
Skill 存放在 skill_library/skills/ 下，可通过 /skill 命令热加载新 Skill。
所有命令以 / 开头：
| 命令 | 说明 |
|---|---|
/help |
查看所有命令 |
/model [name] |
查看或切换模型 |
/models |
列出所有可用模型 |
/skills |
列出已加载的 Skill |
/skill reload |
热加载 Skill |
/memory show |
查看记忆 |
/memory update |
更新记忆 |
/memory history |
查看对话历史 |
/reset |
重置会话 |
/clear |
清屏 |
/exit / /quit |
退出 |
- Python >= 3.9
- httpx（HTTP 客户端）
- rich（CLI spinner）
| 路径 | 用途 |
|---|---|
buddyMe/ |
源码包 |
buddyMe/initspace/ |
首次运行自动复制的用户数据（Brain/记忆/对话日志） |
dist/ |
构建产物 |
pyproject.toml |
项目配置与依赖 |