クイックスタート 開発中
5 分で最初の Kova Agent を起動。
5 分所要時間の目安
3 種類インストール方法
ゼロ外部依存
インストール
Kova のインストール
Docker（推奨）、プリビルドバイナリ、またはソースからのビルド、いずれかを選択。
インストール方法を 1 つ選択
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プリビルドバイナリは GitHub Releases からダウンロード:
| プラットフォーム | ファイル |
|---|---|
| Linux x86_64 | kova-linux-amd64 |
| macOS (Apple Silicon) | kova-darwin-arm64 |
| macOS (Intel) | kova-darwin-amd64 |
| Windows | kova-windows-amd64.exe |
Rust バージョン要件
Kova は Rust 1.93+ (Edition 2024) を要求します。ツールチェーンの管理には rustup の使用を推奨します。
設定
設定
設定ファイル kova.toml を作成:
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" 始める
最初の Agent を起動する
REST / Rust SDK / CLI から選択し、Agent を作成、タスクを送信、実行をストリーミングで確認。
起動後、使い慣れた接続方法を選んで最初の Agent を作成・実行します（完全なエンドポイントは API リファレンス を参照）。
ワークフロー
ワークフローの作成
ワークフローは複数のステップを順序付きの実行パイプラインに連結します（ステップ間はテンプレート変数で値を渡します。例は下記を参照）:
bash
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"}}' 永続化
永続化の検証
プロセスを強制終了し、再起動するとタスクが WAL の中断点から自動復旧します。
Kova のクラッシュ復旧能力をテスト:
長時間タスクを起動
bashkova agent run researcher "写一份 5000 字的深度报告"タスク実行中にプロセスを強制終了
bashkill -9 $(pgrep kova)Kova を再起動
bash./kova serveタスク状態を確認 — 中断点から自動復旧
bashkova task status