Démarrage rapide En développement

Lancez votre premier agent Kova en 5 minutes.

5 minutesDurée estimée

3 méthodesModes d’installation

ZéroDépendance externe

Prérequis

Docker ou Rust 1.93+ (au choix) · Lurus API KeyAPI KeyIdentifiant secret permettant d'accéder à l'API, semblable à un mot de passe. Chaque Key peut avoir ses propres quotas et permissions.En savoir plus → (comment l’obtenir) · 8 Go+ de mémoire (recommandé) · connaissances de base du terminal. Durée estimée : 5 minutes.

---

Installation

Installer Kova

Docker (recommandé), binaire précompilé ou compilation depuis les sources, au choix.

Choisissez une méthode d’installation

docker run -d \
  --name kova \
  -p 8080:8080 \
  -v kova-data:/data \
  -e LURUS_API_KEY=sk-your-key \
  ghcr.io/hanmahong5-arch/kova:latest

Téléchargez les binaires précompilés depuis GitHub Releases :

Plateforme	Fichier
Linux x86_64	kova-linux-amd64
macOS (Apple Silicon)	kova-darwin-arm64
macOS (Intel)	kova-darwin-amd64
Windows	kova-windows-amd64.exe

Version de Rust requise

Kova requiert Rust 1.93+ (Edition 2024). Il est recommandé d’utiliser rustup pour gérer la chaîne d’outils.

---

Configuration

Configuration

Créez le fichier de configuration kova.toml :

[server]
port = 8080
data_dir = "./data"

[llm]
# 通过 Lurus API 接入所有模型
provider = "openai-compatible"
base_url = "https://hub.lurus.cn/v1"
api_key = "sk-your-lurus-key"
default_model = "deepseek-chat"

[wal]
# WAL 持久化配置
enabled = true
sync_mode = "normal"  # "normal" | "full" (每次写入 fsync)

[security]
# 可选：启用 WAL 加密
# encrypt = true
# encrypt_algorithm = "aes-256-gcm"

---

Prise en main

Lancez votre premier agent

REST / SDK Rust / CLI au choix : créez un agent, envoyez une tâche, suivez l’exécution en flux.

Une fois démarré, choisissez le mode d’accès qui vous convient pour créer et exécuter votre premier agent (liste complète des points de terminaison dans la référence API).

---

Workflow

Créer un workflow

Un workflow enchaîne plusieurs étapes en un pipeline d’exécution ordonné (les valeurs sont passées entre les étapes via des variables de modèle, exemple ci-dessous) :

curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/workflows \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "name": "content-pipeline", "steps": [
    { "name": "research", "agent": "researcher", "prompt": "研究主题：{{input.topic}}" },
    { "name": "write", "agent": "writer", "prompt": "基于研究报告撰写博客：\n{{steps.research.output}}" },
    { "name": "review", "agent": "editor", "prompt": "审校并优化：\n{{steps.write.output}}" }
  ] }'

# 触发
curl -X POST http://localhost:8080/api/v1/workflows/content-pipeline/run \
  -H "Content-Type: application/json" -d '{"input": {"topic": "边缘计算与 AI 推理"}}'

---

Persistance

Vérifier la persistance

Tuez le processus : après redémarrage, la tâche reprend automatiquement depuis son point d’interruption dans le WAL.

Testez la capacité de récupération après plantage de Kova :

1. Démarrer une tâche longue

   kova agent run researcher "写一份 5000 字的深度报告"

2. Pendant l’exécution de la tâche, terminer le processus de force

   kill -9 $(pgrep kova)

3. Redémarrer Kova

   ./kova serve

4. Consulter l’état de la tâche — reprise automatique depuis le point d’interruption

   kova task status

Pourquoi la récupération est possible

Avant chaque étape, le WALWALWrite-Ahead Log (journal d'écriture anticipée). Tout changement d'état est d'abord écrit dans le journal puis exécuté, garantissant une reprise après crash à partir du journal.En savoir plus → est écrit en premier (avec contrôle CRC32). En cas de plantage du processus, les étapes dont l’achèvement n’a pas été confirmé sont rejouées depuis leur point d’interruption après redémarrage — sans rappeler le LLM ni perdre de progression. Voir les concepts clés.

---

Étapes suivantes

Étapes suivantes

Concepts clés — comprendre en profondeur l'architecture Agent, Workflow et WALRéférence API — liste complète des points de terminaison de l'API RESTLurus API — découvrir la passerelle LLM sous-jacente