快速开始
只需 3 步，30 秒启动你的 AI Agent 团队。
环境要求
- Node.js >= 22.0.0（下载地址）
为什么需要 Node.js 22？
虾饺使用 Node.js 22 内置的 node:sqlite 模块，无需安装任何数据库。这是虾饺零外部依赖的关键。
第 1 步：克隆仓库
bash
git clone https://github.com/moziio/xiajiao.git
cd xiajiao第 2 步：安装依赖
bash
npm install只有 6 个依赖，5-10 秒搞定。
好奇这 6 个依赖是什么？
| 包 | 作用 | 为什么不能去掉 |
|---|---|---|
ws | WebSocket 服务端 | Node.js 标准库没有 WebSocket 服务端实现 |
formidable | 文件上传解析 | multipart/form-data 的 boundary 分割和流式解析，标准库不提供 |
node-cron | 定时任务调度 | Cron 表达式解析（0 9 * * 1 → 每周一 9 点），标准库不支持 |
pdf-parse | PDF 文本提取 | RAG 知识库需要从 PDF 提取文字 |
@larksuiteoapi/node-sdk | 飞书连接器 | 飞书的 WebSocket 长连接协议是私有的，必须用官方 SDK |
@modelcontextprotocol/sdk | MCP 协议 | Model Context Protocol 的 JSON-RPC + 能力协商，手写容易不兼容 |
第 3 步：启动
bash
npm start看到以下输出说明启动成功：
Server running on http://localhost:18800浏览器打开 http://localhost:18800，看到登录界面：
第 4 步：配置 LLM
各厂商的 Base URL、模型名与排错见 模型配置大全。
- 输入默认密码
admin登录 - 进入 设置 → 模型管理
- 添加你的 LLM API Key
支持的模型厂商
虾饺支持所有 OpenAI 兼容 API。以下是常用厂商：
| 厂商 | API Base URL | API 类型 | 费用参考 |
|---|---|---|---|
| OpenAI | https://api.openai.com/v1 | openai-completions | $5-60/M tokens |
| Anthropic | https://api.anthropic.com | anthropic-messages | $3-75/M tokens |
| 通义千问 | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 | openai-completions | ¥0.3-60/M tokens |
| DeepSeek | https://api.deepseek.com | openai-completions | ¥1-16/M tokens |
| Kimi | https://api.moonshot.cn/v1 | openai-completions | ¥12/M tokens |
| GLM（智谱） | https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 | openai-completions | ¥1-100/M tokens |
| Ollama | http://localhost:11434/v1 | openai-completions | 免费（本地运行） |
| OpenRouter | https://openrouter.ai/api/v1 | openai-completions | 按模型计费 |
省钱方案
- 完全免费：Ollama 本地运行 Llama 3 / Qwen 2（需要 8GB+ 显存）
- 极低成本：DeepSeek / 通义千问，几分钱就能用很久
- 最佳体验：Claude Opus / GPT-4o，适合高质量创作和编码
Ollama 本地运行
如果你不想付费，可以用 Ollama 在本地运行开源模型。安装后：
bash
ollama pull llama3.1 # 下载模型
ollama pull qwen2.5 # 或者通义千问然后在虾饺中配置 API Base URL 为 http://localhost:11434/v1，无需 API Key。
配置步骤详解
- 点击"添加配置"
- 填写 Provider 名称（随便取，比如"通义千问"）
- 填写 API Base URL（参考上表）
- 填写 API Key（从厂商控制台获取）
- 选择默认模型（如
qwen-turbo、gpt-4o） - 保存
然后为每个 Agent 指定使用哪个 Provider 和模型：
设置 → Agent → 代码助手 → 模型：选择 "通义千问 / qwen-plus"混合配置
不同 Agent 可以用不同模型。比如：
- 代码助手用 Claude（擅长代码）
- 翻译官用 GPT-4o（擅长多语言）
- 日常聊天用 Qwen（便宜够用）
第 5 步：开始聊天
配置好模型后，你就可以：
一对一对话
在左侧通讯录中点击任意 Agent，进入一对一对话：
| Agent | 适合聊什么 |
|---|---|
| 🤖 虾饺管家 | "帮我设置一个每天 9 点的定时任务" |
| ✍️ 小说家 | "写一首关于春天的诗" |
| 📝 编辑 | "帮我润色这段文案" |
| 🌐 翻译官 | "把这段话翻译成英文" |
| 💻 代码助手 | "用 Python 写一个爬虫" |
群组协作
- 在通讯录中点击"新建群组"
- 拉入多个 Agent
- 用
@Agent名和特定 Agent 对话
你：@小说家 写一首关于月光的诗
小说家：月明清辉照窗台...
你：@翻译官 把这首诗翻译成英文
翻译官：The moonlight gently graces my windowsill...设置协作链
在群组设置中配置协作链，实现自动接力：
小说家 → 编辑 → 翻译官之后你只需说一句话，三个 Agent 自动依次完成各自的工作。
验证一切正常
如果以下几点都满足，说明安装成功：
- [x]
http://localhost:18800能打开 - [x] 能用密码登录
- [x] 设置页面能保存 LLM 配置
- [x] 和 Agent 对话能收到回复
- [x] 回复中显示 Tool Calling 调用过程（如果开启了工具）
常见问题
端口被占用
Error: listen EADDRINUSE :::18800换个端口：
bash
IM_PORT=3000 npm startNode.js 版本不对
bash
node -v
# 如果低于 v22.0.0，需要升级详见 安装指南。
怎么修改密码？
启动时设置环境变量：
bash
OWNER_KEY=your-strong-password npm start支持 HTTPS 吗？
虾饺本身只提供 HTTP。生产环境建议用 Nginx 反向代理加 HTTPS。详见 云服务器部署。
Agent 没有回复？
- 检查 LLM 配置是否正确（API Key / Base URL）
- 检查浏览器控制台是否有报错
- 检查 Agent 是否分配了模型
首次使用推荐路径
安装好之后，按这个顺序体验虾饺的核心功能：
5 分钟体验（了解基本操作）
- 点击"代码助手"，发一条消息试试
- 看看 Agent 的流式输出效果
- 试试发一段代码让它审查
15 分钟探索（体验多 Agent 协作）
- 创建一个群组，拉入小说家 + 编辑 + 翻译官
- 设置协作链：小说家 → 编辑 → 翻译官
- 发一条消息，看三个 Agent 自动接力
- 观察可视化面板的状态变化
30 分钟深入（定制自己的 Agent）
Agent 管理面板 — 在列表中管理多个 Agent，下方即可填写信息创建新 Agent
1 小时高阶（构建 Agent 团队）
- 上传文档到 RAG 知识库
- 设置定时任务（每天新闻摘要）
- 尝试 实战案例 中的配置方案
下一步
| 你想... | 看这里 |
|---|---|
| 详细安装步骤 | 安装指南 — Windows / macOS / Linux |
| 体验群聊 | 多 Agent 群聊 — 创建群组，@mention |
| 配更多模型 | 模型配置 — 8 个 Provider 详细教程 |
| 用 Docker | Docker 部署 — 容器化部署 |
| 写 Agent 人格 | SOUL.md 指南 — 写出好的人格设定 |
| 照搬方案 | 实战案例 — 12 个 Agent 团队配置 |
| 遇到问题 | 故障排查 — 按症状排查 |
相关文档
- 模型配置大全 — 各 Provider 的 API 与模型名、排错清单
- SOUL.md 编写指南 — 定义 Agent 角色与专长
- 实战案例 — 12 个可复制的 Agent 团队配置