你不在电脑前，
它依然在为你打工
看 EvoLoop 如何用一条指令，调度你的手机、电脑、服务器与大模型，把事情从头做到尾。
四个角色，一条指令的旅程
指令从你的口袋出发，经过云端中转，由本地或远端 Agent 执行，全程由大模型大脑驱动。
你的掌上遥控器
随时随地掏出手机发号施令，或在它拿不准时接收请示通知。
云端中转站
像快递中转站，把手机上的指令瞬间传递给家里或公司的电脑。
AI 思考中心
接入最聪明的大脑，听懂你想要什么，把大目标拆成一步步行动计划。
执行节点
本地键盘手
收到指令后唤醒你的电脑，替你移动鼠标、敲击键盘，干完活发截图汇报。
永远在线的打工人
部署在云端服务器，7×24 从不休息，适合夜间抢购或持续监控。
什么是 Agent（智能体）？
Agent 不仅仅是聊天机器人。它是一个拥有自主规划与行动能力的数字员工：以大模型作为「大脑」理解你的意图，直接操控你的电脑、手机或服务器作为「双手」，全自动完成复杂的跨应用工作流。
A2A 多智能体群控
打破单机算力瓶颈，构建跨物理设备的专属 AI 团队。
本地并发拆解（SubAgent）
面对复杂工程，主控 Agent 自动生成任务树状态机，唤醒多个本地 SubAgent 并行处理，自动汇总结果闭环。
跨端物理群控（Cross-Device Swarm）
通过 EvoCloud Gateway 长连接，桌面端可将任务下发至远端 Linux 服务器甚至 Android 物理真机，实现真正的跨时空异步自动化。
不只是工具，更是本地自动化底座
终端与对话双模、原生 MCP 接入、录屏模仿学习——硬核玩家的最爱。
终端与对话双模
自然语言与原生 Shell 完美融合。用自然语言描述任务，它自动生成并在终端执行底层命令，支持全屏沉浸式 Terminal。
$ evoloop run "部署一个 Redis 容器并映射 6379 端口"
> 解析意图 … [OK]
> 生成 docker-compose.yml … [OK]
> 启动容器并映射端口 …
✔ Container running on 0.0.0.0:6379
$
原生 MCP 接入与知识引擎
内置 Model Context Protocol 支持。两行 Python 代码即可把本地数据库、企业私有 API 或 Neo4j 图数据库挂载为大模型的扩展工具。
from evoloop.mcp import Tool from neo4j import GraphDatabase @Tool(name="query_graph") def query_graph(cypher: str): # mount local Neo4j to the Agent return db.execute(cypher)
基于录屏的模仿学习
不会写代码也没关系。开启录屏模式，在电脑上演示一遍工作流，EvoLoop 提取操作特征，自动生成可重复调用的专属自动化技能。
● 正在观察您的操作…
提取坐标 / 识别 UI 元素 / 构建语法树
> compiling_skill_from_video()
[SUCCESS] 技能已生成: Auto_Reimbursement
超长程执行与自我纠错
告别「跑几步就断片」。单轮对话支持连续运行 3 小时、执行 300+ 步操作。遇到 DOM 变化或意外报错，自动触发状态机纠错，绕过障碍咬住目标。
[10:42:01] Step 182: 正在导航至目标页面…
[10:42:08] 错误: 未找到 DOM 元素 '#main-table'
[10:42:10] 触发自我纠错，视觉分析 DOM 树…
[10:42:15] 找到替代路径，恢复执行
[10:42:16] Step 184: extracting data table…
[10:55:00] 任务完成（总步数: 309）
服务器常驻部署
不仅是桌面助手，更是全自动后台员工。脱离 GUI，以守护进程部署在 Linux 服务器或边缘设备上，通宵跑编译、查日志、做数据清洗。
吃一堑，长一智：让 AI 像人类老员工一样跨会话沉淀经验
传统 Agent 每次启动都是「初生婴儿」，遇到同样报错反复踩坑。EvoLoop 独创自衍环生闭环引擎，在实战受挫中提炼免疫抗体，实现跨会话、跨项目全局自生长。
01 受挫记账
真实环境执行遇阻时，自动抓取报错堆栈与现场上下文，生成结构化挫折凭据。
02 智能归因
深度推演失败根因（API 变更、参数错位或流程缺失），自主生成靶向自愈策略。
03 门禁审查
语法白名单、AST 静态检测与三方安全治理审核，杜绝任意代码执行风险。
04 沙箱热装配
在隔离沙箱完成严格验证，测试通过后热重载至运行时技能库与图知识网络。
05 全局共享
经验立刻写入持久层，当前会话及未来所有跨端会话秒级命中，永不再犯同样的错。
真实环境基准实测：从频繁报错到秒级零弯路
基于真实复杂跨端任务的多次运行对照测试（相同大模型与初始指令）
| 指标维度 | 传统 Agent 试错 | EvoLoop (RSI 赋能) | 实测提升 |
|---|---|---|---|
| 二次运行工具报错率 | 68.4% (反复踩坑) | 0% (抗体精准命中) | 报错归零 (-100%) |
| 平均试错重试次数 | 4.7 次 | 0.4 次 | 大幅减少 (-91.5%) |
| 单任务 Token 消耗 | 12,450 tokens | 380 tokens | 节省成本 (-96.9%) |
| 复杂长程任务最终成功率 | 42.1% | 96.8% | 稳定性翻倍 (+130%) |
DegradationGuard：自愈严防失控，安全坚如磐石
智能体的自我改进绝不等于不可控的肆意修改。EvoLoop 内置 DegradationGuard 退化守卫：任何自愈生成的规则与代码在沙箱外部生效期间，若导致指标恶化、异常抛出或与核心原则冲突，将毫秒级熔断回滚并生成事故快照，全链路日志清晰可审计。