Archon: AI代理构建AI！

Archon是一个创新的AI元代理系统，其核心理念是通过抓取各种框架的文档，来构建能够使用这些框架的AI代理。作为世界上第一个”Agenteer”（代理工程师），它能够自主构建、改进和优化其他AI代理。

Archon的核心是通过抓取各种框架的文档，用来构建能够使用这些框架的AI代理。

https://github.com/coleam00/Archon

优势

多种部署选项：Docker容器或本地Python安装
向量数据库支持：使用Supabase存储文档向量
多种LLM支持：OpenAI/Anthropic/OpenRouter API或本地LLM(Ollama)

核心解读：Supabase

Supabase是一个开源的后端即服务(BaaS)平台，旨在简化应用程序开发过程。在Archon中，它主要用于存储和检索向量化的框架文档，为代理提供知识基础。

本地部署

Docker方式

git clone https://github.com/coleam00/archon.git
cd archon
python run_docker.py

部署完成后访问 http://localhost:8501

Python方式

git clone https://github.com/coleam00/archon.git
cd archon
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
streamlit run streamlit_ui.py

核心解读：IDE

AI IDE是集成了人工智能功能的开发环境，比如Windsurf、Cursor和Cline，可以提供代码补全、生成代码建议等智能功能。

部署环境

完成安装后，需要在Streamlit UI配置以下环境：

环境配置：设置API密钥和模型选择
数据库设置：配置Supabase向量数据库
文档抓取：爬取Pydantic AI文档，建立知识库
代理服务：启动生成代理的服务

核心解读：MCP

MCP是”Model Context Protocol”(模型上下文协议)，这是一种允许AI IDE与外部AI服务通信的标准化协议。通过MCP配置，可以：

在你喜欢的AI编辑器中工作
直接从编辑器调用Archon功能
让Archon为你生成代理代码，并直接集成到项目中

使用方法

完成所有配置后，可以：

转到聊天选项卡
描述你想要构建的代理
Archon会规划并生成必要的代码

如果配置了MCP，还可以直接在AI IDE中使用Archon的功能，让Archon为你生成代理代码，并将其集成到你的项目中。

总结

Archon通过创新的文档抓取和向量化方法，展示了元学习在AI系统构建中的潜力。它不仅是一个实用的开发工具，也是一个展示智能代理系统演化的教育框架。随着其不断迭代完善，Archon有望成为AI代理开发生态系统的重要组成部分。

优势