Saiki

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一款适用于 AI 应用的开源 Agent 框架，内置强大的编码 Agent。

Dexto 是什么？

Dexto 是一个 Agent 框架——负责编排的层，可将大模型转化为可靠、有状态的 Agent，使其能够采取行动、记住上下文并从错误中恢复。

可以把它看作 AI Agent 的操作系统：

为什么选择 Dexto？

• 配置驱动：在 YAML 中定义 Agent。无需修改代码即可更换模型和工具。
• 开箱即用：会话管理、工具编排、记忆、多模态支持和可观测性，均可直接使用。
• 随处运行：本地、云端或混合环境均可。支持 CLI、Web UI、REST API、Discord、Telegram，也可嵌入你的应用。

你可以构建什么

• 编码 Agent – 自主构建、调试和重构代码
• 自主 Agent – 规划、执行并根据用户目标进行调整
• 数字伴侣 – 能记住上下文并预判需求的助手
• MCP 客户端和服务 – 通过 Model Context Protocol 连接工具、文件和 API
• 多 Agent 系统 – 能够协作、委派并共同解决复杂任务的 Agent

编码 Agent

Dexto 内置了一个可用于生产环境的编码 Agent，你可以立即通过 CLI 或 Web UI 使用。

# Launch the coding agent (default)
dexto

# Or explicitly
dexto --agent coding-agent

它可以做到：

• 从零构建新应用
• 在整个代码库中读取、编写和重构代码
• 执行 Shell 命令并运行测试
• 启动专用子 Agent 进行探索和规划
• 通过持久化记忆，在不同会话间记住上下文
• 使用 50 多种大模型（可在对话中途更换模型）

可直接使用的界面：

• Web UI – 聊天界面支持文件上传、语法高亮和 MCP 工具浏览器
• CLI – 原生终端体验，支持 /commands、流式输出和会话管理

编码 Agent 只是你可以构建的一种示例。通过定义 YAML 配置创建自己的 Agent，架构相同，领域由你决定。

快速开始

安装

# macOS / Linux / WSL (native installer, recommended)
curl -fsSL https://dexto.ai/install | bash

# Windows PowerShell
irm https://dexto.ai/install.ps1 | iex

# Or build from source
git clone https://github.com/truffle-ai/dexto.git
cd dexto && pnpm install && pnpm install-cli

升级、卸载和迁移故障排除说明请参阅文档：

• 安装指南：https://cli.dexto.ai/docs/getting-started/installation
• CLI 命令参考：https://cli.dexto.ai/docs/guides/cli/overview

运行

# Start Dexto (launches setup wizard on first run)
dexto

更多选项：

dexto --mode cli                                   # Terminal mode
dexto -p "create a landing page for a coffee shop" # One-shot task
dexto --auto-approve "refactor this codebase"      # Skip confirmations
dexto -m claude-sonnet-4-5-20250929                # Switch models
dexto --help                                       # Explore all options

在交互式 CLI 中，输入 / 可浏览命令——切换模型、管理会话、配置工具等。

管理设置

# Configure defaults like LLM provider/model, API keys, or download local models
dexto setup

日志存储在 ~/.dexto/logs/ 中。使用 DEXTO_LOG_LEVEL=debug 可输出详细日志。

核心功能

50+ 个大模型，即时切换

在对话中途切换模型——无需更改代码或重启。

在本地运行，保护隐私：本地模型会将数据保留在你的设备上，并自动检测 GPU（Metal、CUDA、Vulkan）。

MCP 集成（30+ 个工具）

连接到 Model Context Protocol 服务——Puppeteer、Linear、ElevenLabs、Firecrawl、Sora 等。

# agents/my-agent.yml
mcpServers:
  filesystem:
    type: stdio
    command: npx
    args: ['-y', '@modelcontextprotocol/server-filesystem', '.']
  browser:
    type: stdio
    command: npx
    args: ['-y', '@anthropics/mcp-server-puppeteer']

你可以在 Web UI 中通过 MCP Store 浏览并添加服务，也可以在 CLI 中使用 /mcp 命令。

人工参与控制

精细控制 Agent 可以执行的操作：

permissions:
  mode: manual           # Require approval for each tool
  # mode: auto-approve   # Trust mode for local development
  toolPolicies:
    alwaysAllow:
      - mcp--filesystem--read_file
      - mcp--filesystem--list_directory

Agent 会记住你在每个会话中批准过哪些工具。

持久会话与记忆

对话会在重启后保留。创建记忆来塑造 Agent 的行为。

# Continue last conversation
dexto -c

# Resume specific session
dexto -r session-abc123

# Search across all conversations
dexto search "database schema"

多 Agent 系统

Agent 可以启动专用子 Agent 来处理复杂子任务。编码 Agent 会使用此功能委派探索工作：

# In your agent config
tools:
  - type: agent-spawner
    allowedAgents: ["explore-agent"]
    maxConcurrentAgents: 5
    defaultTimeout: 300000  # 5 minutes

内置子 Agent：

• explore-agent – 快速、只读地探索代码库

Agent Registry 中的任何 Agent 都可以作为子 Agent 启动，包括你创建并注册的自定义 Agent。

子 Agent 会临时运行，完成后自动清理，并将工具审批请求转发给父 Agent——因此用户只需经过统一的审批流程。

运行模式

平台集成：Discord、Telegram

dexto --mode mcp --auto-approve --no-elicitation                # Default agent
dexto --mode mcp --agent coding-agent --auto-approve --no-elicitation
npx dexto --mode mcp --agent coding-agent --auto-approve --no-elicitation

{
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "dexto", "--mode", "mcp", "--agent", "coding-agent", "--auto-approve", "--no-elicitation"]
}

dexto --mode server --port 3001
ngrok http 3001  # Optional: expose publicly

Dexto Agents SDK

以编程方式构建 AI Agent。CLI 能做的一切，你也可以通过代码实现。

npm install @dexto/core

import { DextoAgent } from '@dexto/core';

const agent = new DextoAgent({
  llm: { provider: 'openai', model: 'gpt-5.2', apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY }
});
await agent.start();

const session = await agent.createSession();
const response = await agent.generate('What is TypeScript?', session.id);
console.log(response.content);

// Streaming
for await (const event of await agent.stream('Write a story', session.id)) {
  if (event.name === 'llm:chunk') process.stdout.write(event.content);
}

// Multimodal
await agent.generate([
  { type: 'text', text: 'Describe this image' },
  { type: 'image', image: base64Data, mimeType: 'image/png' }
], session.id);

// Switch models mid-conversation
await agent.switchLLM({ model: 'claude-sonnet-4-5-20250929' });

以编程方式启动服务：

以编程方式启动 Dexto 服务，公开 REST 和 SSE 流式 API，以便与 Agent 后端交互并对其进行管理。

import { DextoAgent } from '@dexto/core';
import { loadAgentConfig, startHonoApiServer } from 'dexto';

const config = await loadAgentConfig('./agents/my-agent.yml');
const agent = new DextoAgent(config);
const { server } = await startHonoApiServer(agent, 3001);
// POST /api/message, GET /api/sessions, etc.

这会启动一个具备完整 REST 和 SSE API 的 HTTP 服务，可与 Web 前端、Webhook 和其他服务集成。有关可用端点，请参阅 REST API 文档。

const agent = new DextoAgent(config);
await agent.start();

// Create and manage sessions
const session = await agent.createSession('user-123');
await agent.generate('Hello, how can you help me?', session.id);

// List and manage sessions
const sessions = await agent.listSessions();
const history = await agent.getSessionHistory('user-123');
await agent.deleteSession('user-123');

// Search across conversations
const results = await agent.searchMessages('bug fix', { limit: 10 });

// Get current configuration
const currentLLM = agent.getCurrentLLMConfig();

// Switch models (provider inferred automatically)
await agent.switchLLM({ model: 'gpt-5.2' });
await agent.switchLLM({ model: 'claude-sonnet-4-5-20250929' });

// Switch model for a specific session
await agent.switchLLM({ model: 'gpt-5.2' }, 'session-123');

// Get supported providers and models
const providers = agent.getSupportedProviders();
const models = agent.getSupportedModels();

import { MCPManager } from '@dexto/core';

const manager = new MCPManager();

// Connect to MCP servers
await manager.connectServer('filesystem', {
  type: 'stdio',
  command: 'npx',
  args: ['-y', '@modelcontextprotocol/server-filesystem', '.']
});

// Access tools, prompts, and resources
const tools = await manager.getAllTools();
const prompts = await manager.getAllPrompts();
const resources = await manager.getAllResources();

// Execute tools
const result = await manager.executeTool('readFile', { path: './README.md' });

await manager.disconnectAll();

配置生产环境使用的存储后端。

# agents/production-agent.yml
storage:
  cache:
    type: redis
    url: $REDIS_URL
  database:
    type: postgres
    connectionString: $POSTGRES_CONNECTION_STRING

sessions:
  maxSessions: 1000
  sessionTTL: 86400000  # 24 hours

支持的后端：

• 缓存：Redis、内存
• 数据库：PostgreSQL、SQLite、内存

详情请参阅存储配置指南。

Agent 注册表

适用于常见用例的预构建 Agent：

# List available agents
dexto agents list

# Install and run
dexto agents install coding-agent podcast-agent
dexto --agent coding-agent

**可用项：**编码、播客、图像编辑器、视频（Sora）、数据库、GitHub、分流（多 Agent）等。

请参阅完整的 Agent 注册表。

Agent 配置

Dexto 会将每项配置视为唯一的 Agent，让你根据需求定义并保存 LLM、服务、存储选项等组合，以便轻松迁移。通过受版本控制的 YAML 定义 Agent。修改文件、重新加载并开始聊天——状态、记忆和工具都会自动更新。

# agents/production-agent.yml
llm:
  provider: anthropic
  model: claude-sonnet-4-5-20250929
  apiKey: $ANTHROPIC_API_KEY

mcpServers:
  filesystem:
    type: stdio
    command: npx
    args: ['-y', '@modelcontextprotocol/server-filesystem', '.']

systemPrompt: |
  You are a helpful assistant with filesystem access.

storage:
  cache:
    type: redis
    url: $REDIS_URL
  database:
    type: postgres
    connectionString: $POSTGRES_CONNECTION_STRING

permissions:
  mode: manual

LLM 提供商

即时切换提供商，无需修改代码。

内置提供商

本地模型（隐私优先）

云平台

网关提供商

# Switch models via CLI
dexto -m claude-sonnet-4-5-20250929
dexto -m gemini-2.5-pro
dexto -m llama-4-scout

可在交互式 CLI（/model）或 Web UI 中切换，无需修改配置。

请参阅配置指南。

演示与示例

图像编辑器	MCP 商店	可移植 Agent
使用 OpenCV 进行人脸检测与标注	浏览并添加 MCP	通过 MCP 在 Cursor、Claude Code 中使用 Agent

更多示例

编码 Agent

通过自然语言构建应用：

dexto --agent coding-agent
# "Create a snake game and open it in the browser"

播客 Agent

生成多说话人的音频内容：

dexto --agent podcast-agent

多 Agent 分流

协调专用 Agent：

dexto --agent triage-agent

记忆系统

塑造行为的持久上下文：

动态表单

Agent 生成用于结构化输入的表单：

浏览器自动化

### MCP Playground 部署前测试工具：

Usage: dexto [options] [command] [prompt...]

Basic Usage:
  dexto                    Start web UI (default)
  dexto "query"            Run one-shot query
  dexto --mode cli         Interactive CLI

Session Management:
  dexto -c                 Continue last conversation
  dexto -r <id>            Resume specific session

Options:
  -a, --agent <path>       Agent config file or ID
  -m, --model <model>      LLM model to use
  --auto-approve           Skip tool confirmations
  --no-elicitation         Disable elicitation prompts
  --mode <mode>            web | cli | server | mcp
  --port <port>            Server port

Commands:
  setup                    Configure global preferences
  deploy                   Deploy current workspace to cloud
  agents install <agents...>  Install agents from registry
  agents list              List available agents
  session list|history     Manage sessions
  search <query>           Search conversation history

文档

• 快速入门 – 几分钟内即可运行
• 配置指南 – Agent、大模型、工具
• SDK 参考 – 以编程方式使用
• REST API – HTTP 端点

遥测

我们会收集匿名使用数据（不含个人或敏感信息），以帮助改进 Dexto。数据包括：

• 使用的命令
• 命令执行时间
• 错误发生情况
• 系统信息（操作系统、Node 版本）
• 使用的大模型

如需选择退出：

设置环境变量 DEXTO_ANALYTICS_DISABLED=1

贡献

请参阅 CONTRIBUTING.md。

社区

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贡献者

许可证

Elastic License 2.0。请参阅 LICENSE。