VaneworkerGW Agent 使用与问答指南

VaneworkerGW 是一个运行在本机的大模型网关，为 Codex、Claude Code、WorkBuddy、Hermes 以及其他 Agent 提供统一的模型访问入口。它把本地模型、云端模型、免费服务商和 DeepSeek Web 账号统一到一个地址，并负责协议转换、模型路由、故障切换、记忆管理和隐私保护。

本文件不仅描述技术接口，也提供 Agent 回答用户常见疑问时应采用的产品说明、优缺点和配置方法。

1. Agent 应先掌握的结论

1.1 VaneworkerGW 能解决什么问题

统一入口：客户端只需要配置一个本地 URL、一个 API Key 和模型名 auto，不用分别维护多个供应商地址。
模型路由：根据服务商是否启用、凭据是否可用、模型是否允许、健康状态、价格、能力和延迟选择候选模型。
协议兼容：同时提供 OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messages 三种格式，按客户端要求选择。
故障切换：某个服务商超时、限流或返回 5xx 时，可按路由策略尝试其他候选。
本地能力：可选安装 Ollama 和 Qwen 模型，用于本地对话、嵌入、记忆提取和记忆检索。
隐私保护：敏感信息可在记忆处理前脱敏；本地模型模式下，适合不希望把内容发送到云端的场景。
跨平台安装：设计目标是 macOS 和 Windows 一键安装、运行环境隔离；用户运行目录与开发目录应分开理解。
便于排查：管理端可查看服务状态、供应商可用性、请求日志、记忆内容和当前配置。

1.2 应如何向用户解释优点

可以这样回答：

VaneworkerGW 相当于本机的大模型总开关。Agent 不必为每个模型服务商单独改配置，统一连到 127.0.0.1:12320 即可。需要便宜或免费的模型时使用已配置的云端服务商，需要隐私、离线或稳定的记忆检索时可以安装本地模型；两者也可以按需混合使用。

1.3 应主动说明的限制

本地模型需要下载模型文件，并占用数 GB 磁盘空间以及数 GB 或更多运行内存；模型越大，回答质量通常越好，但响应速度和资源占用也会增加。
首次安装不预装本地模型和记忆数据，因此安装后不会自动占用大量模型空间；用户选择启用本地能力后再安装。
云端服务商的免费额度、价格、限流、可用模型和登录状态可能变化；不能承诺永久免费或固定速度。
本地模型不等于所有任务都比云端强。复杂推理、超长上下文、最新知识和高质量代码任务，可能更适合云端模型。
记忆功能不是完整聊天记录备份，也不是模型训练；它保存经过提取的偏好、事实、项目上下文等，用于后续相关对话检索。

2. 配置文件与运行环境

2.1 配置文件位置

开发环境：config/vaneworker-gw.yaml
macOS 安装环境：~/.vaneworker-gw/config/vaneworker-gw.yaml
Windows 安装环境：%USERPROFILE%\.vaneworker-gw\config\vaneworker-gw.yaml
目录规范：安装运行目录下，配置文件位于 config/vaneworker-gw.yaml，数据位于 data/，日志位于 logs/（均在 vaneworker-gw 根目录下）。

不要把开发环境路径硬编码到用户配置、发布包或 Agent 配置中。安装环境应以用户目录下的配置文件和安装目录为准。

2.2 当前本地网关 API 配置

配置文件中的以下字段是本地 API 的权威来源：

server:
  router_host: 127.0.0.1
  router_port: 12320
router:
  api_key: vaneworker-gw-local-key

因此本地网关连接参数为：

Base URL：http://127.0.0.1:12320/v1
API Key：vaneworker-gw-local-key
Model：auto
认证方式：通常使用 Authorization: Bearer vaneworker-gw-local-key；兼容客户端也可使用 x-api-key: vaneworker-gw-local-key。

auto 是网关的虚拟模型名，不代表某一个固定上游模型。网关会根据当前启用的候选和路由策略选择实际模型。

2.3 语言站点

中文界面、中文用户说明或中文认证流程：指向 https://manai.cc。
英文界面、英文用户说明或英文认证流程：指向 https://vaneworker.com。

3. 对外的三个大模型接口

三个接口都使用同一个本地地址、API Key 和模型名 auto。按客户端协议选择其中一个即可，不需要三个都配置。

3.1 OpenAI Chat Completions

适合大多数 OpenAI-compatible 客户端、脚本和只支持传统聊天格式的工具。

POST http://127.0.0.1:12320/v1/chat/completions
Authorization: Bearer vaneworker-gw-local-key
Content-Type: application/json

{
  "model": "auto",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "请介绍 VaneworkerGW"}
  ],
  "stream": false
}

curl 示例：

curl http://127.0.0.1:12320/v1/chat/completions \
  -H 'Authorization: Bearer vaneworker-gw-local-key' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"model":"auto","messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}'

3.2 OpenAI Responses

适合支持 OpenAI Responses wire API 的客户端，例如 Codex 类客户端。请求主体使用 input，而不是 messages。

POST http://127.0.0.1:12320/v1/responses
Authorization: Bearer vaneworker-gw-local-key
Content-Type: application/json

{
  "model": "auto",
  "input": "请总结今天的工作",
  "stream": false
}

Codex 类配置示例：

[model_providers.VaneworkerGW]
name = "VaneworkerGW"
base_url = "http://127.0.0.1:12320/v1"
experimental_bearer_token = "vaneworker-gw-local-key"
wire_api = "responses"

VaneworkerGW 启动时只注册或更新上面的 Provider 配置，不会修改 Codex 当前的默认 model 和 model_provider。

当用户明确要求把 Codex 默认 Provider 切换到 VaneworkerGW 时，Agent 应编辑以下文件：

macOS：~/.codex/config.toml
Windows：%USERPROFILE%\.codex\config.toml

在文件顶层、所有 [section] 之前设置：

model = "auto"
model_provider = "VaneworkerGW"

并确保文件中存在前述 [model_providers.VaneworkerGW] 配置段。修改时必须遵守以下规则：

先读取现有 config.toml，保留其他 Provider、项目设置、信任设置和用户自定义配置。
只更新顶层 model、model_provider 和 [model_providers.VaneworkerGW]，不要重复添加同名键或同名配置段。
model 使用网关虚拟模型 auto，model_provider 的大小写必须与配置段名称 VaneworkerGW 完全一致。
只有用户明确要求切换默认 Provider 时才修改这两个顶层键；仅启动 VaneworkerGW 不得修改它们。
用户要求恢复原 Provider 时，恢复修改前的 model 和 model_provider 值，不要删除其他配置。

3.3 Anthropic Messages

适合 Claude Code 或其他使用 Anthropic Messages 格式的客户端。该接口的认证头可使用 x-api-key。

POST http://127.0.0.1:12320/v1/messages
x-api-key: vaneworker-gw-local-key
Content-Type: application/json

{
  "model": "auto",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "请检查这个问题"}
  ]
}

Claude Code 类环境变量示例：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://127.0.0.1:12320",
    "ANTHROPIC_API_KEY": "vaneworker-gw-local-key"
  }
}

3.4 三种接口如何选择

使用场景	选择
普通 OpenAI SDK、简单脚本、WorkBuddy	`/v1/chat/completions`
Codex 或明确要求 Responses 的客户端	`/v1/responses`
Claude Code、Anthropic SDK 或 Messages 客户端	`/v1/messages`

排查连接问题时，先确认网关已启动，再确认客户端使用了正确的协议路径；不要把 /v1/responses 的请求体直接发到 Chat Completions，也不要把 Anthropic Messages 的认证方式和响应格式当成 OpenAI 格式处理。

4. 本地模型：用途、价值和代价

4.1 本地模型有什么用

本地模型通过 Ollama 运行在用户电脑上。它主要有四类用途：

快速响应：模型在本机运行，不需要等待云端网络往返；实际速度取决于 CPU、GPU、内存和模型大小。
隐私保护：对话、项目内容、记忆提取和嵌入可以留在本机，适合源码、客户资料、内部文档等敏感内容。
记忆提取：从对话中识别用户偏好、长期事实、项目约定和重要上下文，形成可检索的记忆条目。
记忆检索：新问题到来时，先从本地语义数据库找到相关历史信息，再交给 Agent 参考，从而减少用户重复说明。

4.2 为什么需要几个 GB 内存

本地模型文件通常较大，运行时还需要加载模型权重、上下文窗口、KV cache 和嵌入模型。小模型可能只需要数 GB 资源，大模型可能需要更多。内存不足时会出现加载失败、系统变慢或响应变慢。

因此应向用户说明：

追求隐私、离线可用和低网络延迟：考虑本地模型。
电脑内存有限、希望立即使用或需要更强推理：优先云端模型。
可以混合使用：本地模型负责记忆/隐私敏感内容，云端模型负责复杂回答；具体路由取决于配置和可用性。

4.3 本地模型的默认状态与启用

首次安装不带本地模型和记忆数据。配置中的 ollama.local_llm_enabled 和 ollama.embedding_enabled 应在模型安装完成后再启用，避免新电脑首次安装就下载大型文件。

安装流程：

GET http://127.0.0.1:12310/api/ollama/status 查看状态。
如未安装，调用 POST http://127.0.0.1:12310/api/ollama/install。
轮询 GET http://127.0.0.1:12310/api/ollama/install/status，直到安装阶段为 ready。
在管理端配置中启用本地 LLM 或嵌入模型，并重新加载配置。

默认模型配置位于 ollama 节：

ollama:
  base_url: http://127.0.0.1:12330
  llm_model: qwen3.5-4b-int8
  embedding_model: qwen3-embedding-0.6b-int8
  local_llm_enabled: false
  embedding_enabled: false

5. 记忆功能：是什么、有什么用、如何管理

5.1 记忆不是聊天记录

记忆功能会从对话中提取对未来有帮助的长期信息，而不是无条件保存全部原文。典型内容包括：

用户偏好：语言、输出格式、代码风格、常用工具。
稳定事实：所在时区、项目名称、技术栈、团队约定。
工作上下文：当前项目目标、已做决定、待办事项和重要限制。
交互习惯：希望回答简洁、需要先给结论、特定文件必须记录工作日志等。

记忆的价值是让 Agent 在后续会话中少问重复问题、延续上下文、提供更个性化的回答。它不会凭空增加模型能力，也不保证召回每一条历史内容。

5.2 记忆的主要功能

自动提取：从用户和 Agent 的对话中提取候选记忆。
语义检索：按照问题含义检索相关记忆，不要求关键词完全相同。
预取：在新一轮请求前提前查询相关记忆。
同步回合：把一轮用户消息和 Agent 回复一起纳入记忆处理。
去重更新：对相似记忆进行语义去重，避免数据库不断重复增长。
隐私清理：按规则处理邮箱、IPv4、API Key 等敏感信息。
人工维护：管理端可以列出、修改和删除记忆。

5.3 记忆存储和 API

默认存储目录是相对于运行配置目录的 data/memory/，向量数据库位于 data/memory/qdrant/。首次安装不会携带已有用户记忆。

网关管理端默认地址为 http://127.0.0.1:12310，记忆接口包括：

POST /api/memories/search：按问题检索记忆。
POST /api/memories/add：添加记忆。
POST /api/memories/update：修改记忆。
POST /api/memories/delete：删除记忆。
POST /api/memories/prefetch：预取相关记忆。
POST /api/memories/sync-turn：同步一轮对话。
GET /api/memories：管理端列出记忆。
PUT /api/memories/{memory_id}：管理端修改记忆。
DELETE /api/memories/{memory_id}：管理端删除记忆。

用户问“记忆有什么用”时，应优先解释实际收益和隐私边界，不要把记忆描述成模型训练、永久保存或绝对准确的个人档案。

6. 预装服务商及设置方式

服务商配置位于配置文件的 providers 数组，也可以通过管理端 GET /api/config 查看、通过带当前 revision 的 PUT /api/config 更新。修改前先读取最新配置，不要覆盖其他进程刚写入的修改。

6.1 Kilo：免费，可直接使用

Kilo 已预装免费模型 kilo-auto/free，通常不需要用户填写 API Key。启用方式：

在管理端打开 Kilo 服务商开关，确认 enabled: true。
确认模型 kilo-auto/free 的 enabled: true。
客户端使用本地网关地址和模型 auto，由路由器选择 Kilo。
如遇限流或服务不可用，等待网关切换其他可用服务商。

Kilo 适合希望快速开始、无需单独注册 API Key 的用户。免费服务仍可能有额度、并发或可用性限制。

6.2 ManaiAPI：注册后使用，GPT5.6 价格约为官方的 50%

ManaiAPI 需要完成注册或授权后使用。配置步骤：

中文用户访问 https://manai.cc，英文用户访问 https://vaneworker.com。
完成注册/登录和 API 授权流程。
在管理端启动 ManaiAPI 授权，或在 providers.manai 中填写授权后得到的 api_key 和 base_url。
启用 ManaiAPI 及目标模型，例如 gpt-5-6-luna。
用管理端测试模型，确认可用后再让 auto 路由到它。

当前配置预置了 GPT5.6 兼容模型条目。价格说明应表述为“当前产品说明约为官方价格的 50%，实际以 ManaiAPI 页面和账户结算为准”，不要承诺固定价格。

6.3 Nvidia：免费额度，需要 API Key

Nvidia 提供可使用的免费额度/模型，但需要用户创建或填写 API Key。设置方法：

打开 http://127.0.0.1:12310/nvidia-api-key-tutorial?lang=zh。
按页面说明申请 Nvidia API Key。
在管理端 Nvidia 设置中填写 Key 并启用服务商。
确认模型（例如 nauto）已启用。
用“测试模型”验证连接，再使用 model: auto。

API Key 属于敏感凭据，不要写入聊天记录、日志、截图或提交到代码仓库。

6.4 DeepSeek Web：绑定 Web 账号，使用 Web 免费额度

DeepSeek 服务通过 Web 账号绑定，不是普通的独立 API Key 申请流程。设置方法：

在管理端打开 DeepSeek Web 连接/绑定流程。
按页面提示登录 DeepSeek Web 账号并完成授权。
等待本地 DeepSeek2API 服务启动并通过健康检查。
确认 deepseek-chat 模型可用。
使用 model: auto，网关会在健康且允许的候选中进行路由。

DeepSeek Web 的免费额度、账号状态、登录会话和上游可用性由 DeepSeek Web 控制；出现 502、空流、登录过期或额度耗尽时，应先查看服务状态和绑定状态，不要直接断言是本地协议错误。

6.5 服务商选择建议

需求	优先选择
不想注册、希望免费开始	Kilo
希望使用 GPT5.6 且成本较低	ManaiAPI
有 Nvidia 账号并希望使用免费额度	Nvidia
已有 DeepSeek Web 账号和免费额度	DeepSeek Web
敏感内容、离线或本机记忆处理	本地 Ollama

7. 路由、模型和故障排查

model: auto：使用网关自动路由，是推荐的默认方式。
显式模型名：可请求某个公开模型；如果该模型当前没有可路由候选，网关会按统一规则回退到 auto，只有 auto 也没有候选时才失败。
路由会检查服务商启用状态、模型启用状态、认证、允许清单、熔断、容量和协议类型。
GET /v1/models：查看当前实际可路由的公开模型；不要仅根据静态配置判断模型在线。
GET http://127.0.0.1:12310/healthz：检查管理服务健康状态。
GET http://127.0.0.1:12310/api/providers/availability：查看服务商可用性。
GET http://127.0.0.1:12310/api/request-logs：查看请求元数据和失败线索；不要复制其中的 Token、Cookie、Authorization 或完整敏感 Prompt。

常见判断：

连接失败：先确认网关进程和 12320 端口是否监听。
401：检查 API Key 是否与当前配置的 router.api_key 一致，以及认证头是否正确。
404/协议不匹配：检查是否把 Chat、Responses、Messages 的 URL 和请求体混用了。
没有可用模型：检查供应商启用、凭据、模型启用、服务状态和额度。
上游 502/空流：区分本地网关协议错误和供应商/上游账号、网络、额度问题。

8. 配置更新规则

所有配置更新应遵循乐观锁流程：

GET http://127.0.0.1:12310/api/config 获取最新配置。
读取返回的 revision。
只修改需要变更的字段。
PUT /api/config，请求体使用：

{
  "expected_revision": 108,
  "config": {}
}

其中 config 应是完整的修改后配置对象，而不是只提交一个局部字段。如果返回 409 Conflict，重新读取配置并重试。不要手工伪造未在后端 schema 中定义的配置字段。

9. Agent 回答用户的推荐话术

用户问“这是什么”

VaneworkerGW 是本机大模型网关。你只需把 Agent 指向本机的一个地址，它就能统一使用本地模型、Kilo、ManaiAPI、Nvidia 或 DeepSeek Web，并自动处理模型路由、协议转换和故障切换。

用户问“为什么要装本地模型”

本地模型可以在电脑上完成快速响应、记忆提取和记忆检索，敏感内容不必发送到云端；代价是需要占用数 GB 或更多内存和磁盘。你也可以不安装本地模型，直接使用已配置的云端服务商。

用户问“记忆有什么用”

记忆会保存对未来有帮助的偏好、项目事实和工作上下文，并在新问题中检索相关内容，让 Agent 少问重复问题、延续上下文。它不是完整聊天记录，也不是模型训练；敏感信息会按规则脱敏，并且记忆可以查看、修改和删除。

用户问“我该用哪个接口”

普通 OpenAI SDK 用 /v1/chat/completions；Codex 或 Responses 客户端用 /v1/responses；Claude Code 或 Anthropic 客户端用 /v1/messages。三者都使用 API Key vaneworker-gw-local-key 和模型 auto。

用户问“哪个服务商最好”

想免费直接开始可选 Kilo；想使用 GPT5.6 且控制成本可注册 ManaiAPI；有 Nvidia 免费额度可配置 Nvidia；已有 DeepSeek Web 账号可绑定 DeepSeek。对隐私和本地记忆要求高时安装 Ollama。本地和云端可以混合使用，不必只选一个。

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