Lexa Vireon 使用說明書

00第一步：接上 AI 模型#

Lexa Vireon 本身不帶模型權重，也不帶任何金鑰。沒接模型，她什麼都不會想，所以打開視窗後第一件事就是接一個模型。整個流程都在 設定 › 模型與思考 這一頁完成。

步驟 1：打開模型設定#

1. 打開 Lexa（雙擊 E:\AI_Agent\Lexa_Vireon.exe，或用瀏覽器開 http://127.0.0.1:8787）。
2. 左側導覽最下面按 ⚙ 設定（快捷鍵：先按 g 再按 s）。
3. 左側分頁選 模型與思考（網址會變成 #/settings/models）。

你會看到幾張卡片，最重要的是 「一鍵接入與模型候選」（MODEL CONNECTIONS）。

步驟 2：選一個供應者，去拿金鑰#

在 服務供應者 下拉選單選一個。程式內建的清單（來自 GET /api/models/providers）：

金鑰要到各家自己的後台申請（OpenAI、Anthropic、Google AI Studio、OpenRouter、Cloudflare 儀表板等）。

步驟 3：把金鑰貼進去，連線#

在「一鍵接入與模型候選」卡片：

1. 服務供應者：剛剛選的那家。
2. 其他服務名稱（可留白）／自訂名稱：想取個好認的名字就填，不填會用供應者名稱。
3. API 位址：內建供應者不用填（程式用固定位址）。自訂服務一定要 https://（本機 127.0.0.1 例外）。
4. API Key：貼上金鑰。
5. 按 連線並選擇模型 ↗。

這一步會呼叫 POST /api/models/connect。程式會真的去問供應者的模型清單（/models），問得到才存。失敗的話，連線和金鑰都不會留下。

步驟 4：勾選要保留的模型#

連線成功會跳出 「選擇要保留的模型」 視窗。勾選你要的（可多選，名稱之後還能改），按 加入所選模型 ↗（POST /api/models/select）。

接著在模型候選清單裡，對想用的那一個按 使用（POST /api/models/activate），提示「推論模型已切換」，該列會標「使用中」。一次只會用一個啟用中的模型；多選只是候選，不是自動備援，也不是多模型合議。

步驟 5：測試連線#

回到 「三步連接模型」 卡片按 測試連線 ↗（POST /api/model/test）。對於用登錄表啟用的模型，它會用你存的金鑰再問一次模型清單。

步驟 6：完成#

右上角的模型膠囊（model-chip）和右欄「她此刻 · 目前模型」會顯示你剛啟用的模型。到這裡就可以開始用了。

步驟 2b：接本機模型（不用金鑰）#

同一張卡片下方有：

• 尋找本機開源模型：呼叫 GET /api/models/local，探測這些本機位址： 找到的會列出來，旁邊按連接（POST /api/models/local/connect）。
  • http://127.0.0.1:11450/v1（Vireon 自己的模型橋）
  • http://127.0.0.1:11434/v1（Ollama）
  • http://127.0.0.1:1234/v1（LM Studio）
  • http://127.0.0.1:8000/v1（vLLM）
  • http://127.0.0.1:8080/v1（llama.cpp 等相容伺服器）
• 啟動並接上本機模型：POST /api/models/local/start（kind: auto）。只會啟動已知的兩種：Vireon 模型橋，或「已安裝且有模型」的 Ollama；啟動後一樣要通過模型清單握手才算接上。它不會幫你安裝執行環境，也不會執行任意 GGUF。

本機位址只接受 loopback（127.0.0.1/localhost/::1）。

步驟 2c：Cloudflare（Workers AI 與 AI Gateway）#

• Workers AI：Token 以 cfut_ 開頭，貼在 API Key，位址留白。程式會用這把 Token 列出你的 Cloudflare 帳號，找第一個有可對話模型（Text Generation）的帳號，位址自動變成 https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/<32 碼帳號ID>/ai/v1。模型名稱用 Cloudflare 自己的（例如 @cf/...）。
• 也可以自己填 https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/<32 碼帳號ID>/...，程式會正規化成 /ai/v1。
• AI Gateway：位址填主機為 gateway.ai.cloudflare.com 的 HTTPS 位址，程式會原樣使用，並同時帶 Authorization: Bearer 與 cf-aig-authorization: Bearer 兩個標頭；模型清單用 <位址>/models 取得。
• 小保險：cfut_ Token 不小心貼到別的欄位，程式也會認出來改走 Cloudflare，不會拿去問 OpenAI。

舊式單一端點（「三步連接模型」）#

「三步連接模型」卡片是舊版的單一端點快速連線：常用服務（Lexa 本機橋接／Ollama 本機／LM Studio 本機／其他 OpenAI 相容 API）、API 基礎位址、API Key（使用時才填） → 儲存 Key（POST /api/model/key，存成 model-key.dpapi）→ 測試連線 ↗。它還在，可以用；新的多連線登錄表（上面步驟 2～4）比較推薦。

01簡介#

Lexa Vireon（介面上叫「她」）是一個跑在你自己電腦上的 AI 代理控制台。

• 服務只聽 127.0.0.1（預設埠 8787），不綁區網。
• 任務、記憶、設定都存在 E:\AI_Agent\data\lexa_vireon\。
• 模型自己接：任何 OpenAI 相容 API、Anthropic、Cloudflare，或本機的 Ollama/LM Studio。
• 能用工具、MCP、Skills；有流程工作室（Scratch 積木）、排程工作流、長期記憶、Git 變更歷史、資安工作台（要先解鎖）。
• 有風險的動作會先停在 設定 › 審核與稽核 等你點頭；每個動作都有稽核紀錄（雜湊鏈）。

02系統需求#

03安裝與第一次啟動#

1. 準備 Python 虛擬環境#

cd E:\AI_Agent
py -3.11 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r lexa_vireon\requirements-standalone.txt
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install pywebview

2. 啟動服務（最基本的方式）#

cd E:\AI_Agent
.\.venv\Scripts\python.exe -m lexa_vireon serve --port 8787

看到 Lexa Vireon ready: http://127.0.0.1:8787 就好了，用瀏覽器打開那個網址。

其他參數：

• --root <路徑>：資料根目錄，預設是 lexa_vireon 的上一層（也就是 E:\AI_Agent）。資料在 <root>\data\lexa_vireon\。
• python -m lexa_vireon check：不開服務，只印出模型、MCP 和工作區狀態（JSON）。

可用的環境變數（__main__.py）：

3. 桌面視窗 Lexa_Vireon.exe#

雙擊 E:\AI_Agent\Lexa_Vireon.exe（約 18 MB 的視窗殼）。它的行為（tools\vireon_desktop.py）：

1. 先問 http://127.0.0.1:8787/api/health，若回 service = lexa-vireon 且 version = 2.0.0，就沿用現有服務。
2. 不健康才用 E:\AI_Agent\.venv\Scripts\python.exe -m lexa_vireon serve --root E:\AI_Agent --port 8787 在背景（無視窗）把服務叫起來，最多等約 22 秒。
3. 開一個標題 Lexa 的視窗（1440×900，最小 1024×700），瀏覽器資料存在 data\lexa_vireon\lexa-browser。
4. 關掉視窗時，只會關掉它自己啟動的那個服務；本來就在跑的不會動。它也不會重啟模型橋。
5. Google 登入頁與 Google 裝置活動頁，會另開一個名為 Lexa 的小視窗（只限 accounts.google.com/o/oauth2/... 與 myaccount.google.com/device-activity）。

腳本版（效果相同）：

E:\AI_Agent\tools\start_vireon_desktop.bat

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File E:\AI_Agent\tools\start_vireon_desktop.ps1

4. 建立桌面與開始選單捷徑#

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File E:\AI_Agent\tools\create_vireon_desktop_shortcut.ps1

會建立 桌面\Lexa.lnk 和 開始選單\Programs\Lexa.lnk，目標都是 E:\AI_Agent\Lexa_Vireon.exe。這支腳本只有你手動執行才會做事。

5. Edge app 模式（沒有 pywebview 時的備案）#

E:\AI_Agent\tools\start_vireon_edge_app.bat

用 Edge --app=http://127.0.0.1:8787/ 開一個沒有網址列的視窗，設定檔在 data\lexa_vireon\lexa-edge-app。

04介面導覽#

主畫面分成：左側導覽、頂端列、中間內容、右欄「她此刻」、底部狀態列，加上最上面一條選單列。

頂端列#

• Lexa Vireon / 目前頁面：麵包屑。
• 搜尋或下指令（Ctrl+K）：指令面板，可前往任何頁面、設定分頁、設定面板，也能執行「新任務」「設計工作流」「重新檢查治理」、切換動態強度。
• 狀態核心圖示：點開「她現在的樣子，從哪裡來」，說明每個燈號的資料來源（/api/health、/api/tasks、/api/governance）。
• 模型膠囊：目前模型狀態。
• GitHub、通知 N：快速入口。

左側導覽#

「今天」頁#

• 問候（會用你在「她怎麼稱呼你」填的稱呼）與狀態句。
• 快速開始四張卡（只在「簡潔淡色」外觀顯示）：研究 → 任務對話、建置 → 工具中心、分析 → 長期記憶、自動化 → 工作流。
• 交給她的任務 輸入框：交給她 ↗（直接建立任務）、打開對話、變更歷史 ↗、設計工作流程 ↗（開流程工作室）。
• 她的工具箱：工具／MCP／Skills 數量（即時讀本機）。
• 四張卡：等你一句話（等你回覆或核准的事）、她手上的事（執行中任務）、下一個排程、她留給你的話（通知）。
• 最近任務（最近 30 筆）、她的身體狀態（控制台服務、模型橋接、GitHub、資料工作區）。

右欄「她此刻」#

狀態、目前模型、能力來源（工具／MCP／Skills 數量）、資料新鮮度、最近任務活動。

最上方選單列與底部狀態列#

• 選單列：變更歷史、檔案／編輯／視窗／代理／說明。真正有作用的只有：變更歷史、說明 › 開啟活體說明書／LaTeX 虛擬鍵盤／繪圖計算機／奈米對接設定、編輯 › A.A.E.A 進化引擎（只改選單文字，程式提示「沒有重啟服務」）、視窗 › 切換流體 UI 模式、重置工作區排版。
• 其他項目（新增工作區、載入 .vx 腳本、關閉伺服器、強制觸發 S.W.A.R.M. 等）⚠ 在程式裡找不到對應動作，目前只是選單文字。選單上寫的 F1 也沒找到對應的鍵盤處理。
• 底部狀態列：說明書（活體說明書面板）、LaTeX、繪圖、對接、變更歷史、收合（收起來後點「工具列」再叫出來）。

活體說明書面板#

點狀態列「說明書」開啟。裡面的卡片會帶你跳到對應設定：Google（連接與帳號）、自我修改（成長與自我修改）、本地模型（模型與思考；「這個按鈕不會下載權重」）。

鍵盤快捷鍵#

設定的 8 個分頁#

大部分設定要按左下 儲存設定 ↗ 才會寫進 data\lexa_vireon\settings.json；有未儲存變更會顯示「有未儲存的變更」。例外：整體風格、動態強度、稱呼只存在這台裝置，立即生效。

每個設定面板底下都有 請 AI 引導設定 ↗：會跳到任務對話，幫你填好一段「請協助我設定『…』」的請求（不會索取金鑰明文）。

05對話與任務桌#

下任務#

1. 到 任務對話（g c）。
2. 在下方輸入框打目標。Enter 送出，Shift+Enter 換行；中文輸入法選字中的 Enter 不會送出。
3. ＋ 圖片／PDF：最多附 5 個檔案（image/*、.pdf），文字模型會先讀辨識結果。
4. 按 送出任務 ↗。

正在看的那則對話裡接著打，會接在同一則（/api/tasks/<id>/follow）；那一步還在跑的話會等它結束。要另開請按 ＋ 新任務。

上方會顯示進度、工具呼叫與證據；步數計量表 = 推理步數 ÷ 任務步數上限。有新進度時可按 ↓ 新進度 跳到底。左側 任務清單 可收合；上方另有「自動化工作流」清單和 ＋ 設計工作流 ↗。

斜線指令#

輸入框上方的快捷鈕：/sleep 漫遊、/memory 記憶、/evolve 升級檢查、/help。

用 @ 呼叫工作流#

輸入 @流程名稱（有空白用 @"流程名稱"），會直接執行那個工作流，不交給模型猜。要填表單的流程會自動開流程工作室。不能同時附檔。

需求澄清模式#

設定 › 做事方式與權限 › AI 流程與能力邊界 › 企業嚴格需求澄清 打開後，任務會先問齊五項：交付物、驗收標準、工作範圍、限制條件、資料來源；你按 確認規格並開始 ↗ 才動工具。預設關閉。

任務桌（對話上方那排按鈕）#

06模型與金鑰設定#

第一章已經把接模型的流程講完，這裡補齊其他相關設定（全在 設定 › 模型與思考）。

模型與推論#

• 使用模型：輸入或選模型 ID。
• 單次輸出上限：32–8192（預設 1024）。
• 任務步數上限：1–30（預設 8）。

模型候選管理#

在「一鍵接入與模型候選」下方的清單，每個候選右邊有：別名欄 + 命名（/api/models/rename）、使用（/api/models/activate）、刪除（/api/models/delete；API 也支援整條連線刪除）。一般任務也能指定 model_id，讓不同工作流用不同模型而不改全域預設。

開源模型官方載點：隨安裝包附的目錄（GET /api/models/sources，open_model_sources.json）。只有連結，不含權重；下載前請自己核對授權與硬體需求。

Hugging Face#

HF Access Token（hf_…）→ 儲存 Token ↗（DPAPI 加密）；填 Repository ID（owner/repository）與 檔案路徑（可留空） → 開始下載 ↗。

模型與 MCP 路由#

MCP 工具推薦方式：「穩定版碰撞 · 複本不變群組」或「Cosine · 回退比較」。下面會寫「實際使用：…」——本機 Python 沒裝 PyTorch 時，就算設成碰撞也會退回 Cosine。這只影響工具推薦，不給執行權限。查看模型實測紀錄 只記延遲、模型識別、供應商回報用量，不存提示詞或金鑰。

金鑰都放哪裡？#

07多模態（生圖／視覺／動畫）#

目的：不管目前選了哪個文字聊天模型，只要你在對話或任務裡要求「畫圖／生成圖片／做動畫／生成 GIF／短片」，Vireon 都會走獨立的多模態橋接（lexa_vireon/multimodal.py），不要求該聊天模型本身會生圖或看圖，也不需要資安百鑰。

會觸發的說法#

介面主題切換（例如「調成黑色背景」）仍走 UI intent，不會被誤判成生圖。

圖片後端（依序／設定）#

設定頁 模型與思考 → 多模態橋接：

• image_backend：auto（預設）／cloudflare／openai／none
• image_model：預設 @cf/black-forest-labs/flux-1-schnell（亦可改 SDXL 等）
• enhance_image_prompt：是否先用目前聊天模型潤飾英文提示（圖仍由圖片後端產出）

路由：

1. Cloudflare Workers AI POST …/ai/run/<model>（沿用 model registry 已存的帳號／Token／AI Gateway headers）
2. OpenAI 相容 POST <endpoint>/images/generations（若該連線已設定）
3. 都沒有 → 回覆請到設定接後端（不會假裝成功）

產物存於 data/lexa_vireon/generated/，以 /api/generated/<id> 預覽、?download=1 下載；聊天事件 generated_media 會內嵌預覽與下載鈕。

視覺理解（附件）#

若你附了圖，而目前模型沒有 vision：

1. 橋接呼叫 Workers AI（預設 @cf/meta/llama-3.2-11b-vision-instruct，或 @cf/llava-hf/llava-1.5-7b-hf）或本機 llava
2. 把描述注入文字模型的上下文（[Vision bridge]）
3. 若模型原生支援 vision，則不強制改寫附件流程

動畫／影片三條路#

animation_backend：auto（預設）／cloudflare／keyframes／css／none

1. 影片 API（若帳號開通）：例如 Cloudflare AI 上的 alibaba/wan-3.0 等 → MP4
2. 關鍵影格：用圖片後端連續出 2–8 張，本機 Pillow 組成 GIF（有 ffmpeg 時可再試 MP4）
3. CSS／SVG 後備：任何環境都能產出可預覽的 SVG／HTML 動畫（純文字模型也能「做動畫」）

能力徽章（設定 › 模型清單）：文字／視覺／生圖／動畫；標「·橋」代表由多模態橋接補齊，不是該模型原生。

你需要設定什麼#

1. 至少一條 Cloudflare 連線（Workers AI 權限的 API Token）——生圖／視覺最穩。
2. （可選）支援 /images/generations 的 OpenAI 相容連線。
3. （可選）本機 Ollama llava 當視覺後備。
4. 影片 API 是否可用視 Cloudflare 帳號／模型開通而定；未開通時 auto 會落到關鍵影格 GIF 或 CSS/SVG。

相關 API：GET /api/multimodal、POST /api/multimodal/image、POST /api/multimodal/animation、GET /api/generated/<id>。

08流程工作室（Scratch）完整教學#

流程工作室是獨立頁面：http://127.0.0.1:8787/studio。入口：「自動化工作流」頁的 開啟流程工作室 ↗，或首頁的 設計工作流程 ↗。頁首有 回到對話 ↗、連線與設定、AI 導師 ✧。

版面#

積木一覽（分類 → 積木）#

基本操作#

• 點積木 → 放進腳本。拖到上一塊正下方鬆開就接成一疊（由上往下執行）。
• 條件分支的「成立／不成立」分成兩條線，可以拉線。
• 點積木或連線 → 右側 積木屬性 調細節。
• Ctrl+Z 復原、Ctrl+Shift+Z 重做、Ctrl/⌘+S 保存。
• 底部顯示「N 個積木 · N 條連線」。

流程設定（對話框）#

• 這個流程要完成什麼？、起點、允許手動執行
• 流程顏色、回饋迴圈每個積木最多執行幾次？（1–16，預設 1；達上限會停止並標示失敗，不會假裝完成）
• 額外企業說明
• 進階：Scope JSON（可用工具／模型／連接器／路徑）、Limits JSON（預設 max_steps 64、timeout_seconds 300、max_runs_per_day 24、max_parallel 1）。編輯不會擴大全域權限。
• 按 套用設定。

第一個流程：一步一步做（用內建範例）#

1. 開 http://127.0.0.1:8787/studio。
2. 左側按 試用表單範例。畫面出現「實驗記錄 · 批次表單」三塊積木：
   • 填寫實驗資料（收集表單）：溶質質量（mg）、溶液體積（mL）、這次實驗要觀察什麼？
   • 計算濃度（計算公式）：mass / volume，單位 mg/mL，變數綁到表單答案。
   • 整理本次紀錄（資料彙整）：把答案和濃度組成一份資料。
3. 點「計算濃度」，在右側 積木屬性 看它怎麼引用 outputs.form.values.mass。
4. 按 保存（狀態從「有未保存的變更」變成已保存）。
5. 按 ▶ 測試運行，跳出「開始前，一次填好。」表單，例如質量 50、體積 10、觀察「顏色變化」。
6. 按 提交答案並運行。下方 執行紀錄 會顯示：已排入執行 → 正在執行 → 執行完成，並逐塊列出結果預覽（濃度應為 5 mg/mL）。
7. 執行完成且沒有未保存變更時，按 加入自動化，輸入間隔分鐘（5–1440，預設 60）。它沿用既有排程器與權限審核。

自己從零做一個#

1. ＋ 新流程 → 改流程名稱。
2. 「偵測」拿 收集表單，在屬性加問題（回答類型：文字／數字／是否／單選…，欄位代號供計算引用）。
3. 「外觀」拿 AI 處理，拖到表單正下方接起來，寫提示詞並綁定前步資料。
4. 想擋錯就加 檢查閘；要分流就用 條件分支。
5. 流程設定 → 確認起點、Scope。
6. 保存 → ▶ 測試運行。

流程導師（AI）#

右側 ✧ 流程導師：選 設計用模型（可用目前模型），展開 企業背景與驗收資料 填企業名稱、知識與驗收條件，在下面描述想法 → 一起規劃 ↗。導師會看可用能力、追問，並標出「待補能力」。滿意後按 根據討論產生流程草稿；草稿先過結構檢查，由你確認再保存。可加一份企業 PDF（先移除個資）。

自訂積木#

積木盤 ＋ 自訂 → 「打造專用積木」：名稱、需求 → 請導師先幫我釐清 → 填 使用者驗收案例（JSON）（一個正確輸出＋一個應失敗的案例）→ AI 生成積木草稿 → 編輯 積木定義 → 執行範例測試並加入積木庫。這版能生成表單、受限算式、資料彙整與檢查積木；任意程式碼或外部插件不在這裡執行。

主題同步#

工作室讀同一個 localStorage：vx-theme（light／scifi）和 vireon.ui.theme（配色）。主畫面切換時，另一個分頁的工作室會跟著變（storage 事件）。

09記憶#

長期記憶（g r）頁面。記憶帶來源與可信度，跨任務、跨工作資料夾延續——它是脈絡，不是未經查證的指令。

基本操作#

• 左側搜尋記憶主題，點一筆看內容。
• 記下一件事：填主題、內容 → 保存記憶 ↗。
• 選一筆後改內容 → 修訂選取（/api/memory/revise）。

範圍、開關、配額、封存#

超過配額時新增會失敗（Memory quota exceeded），先封存或調高配額。下方狀態列會顯示筆數、容量、封存數與雜湊檢查。

同頁的「對談、語料與線路」#

• 對談（Roundtable）：寫對談主題、填模型 ID（逗號分隔，1–4 個、不可重複）→ 開始對談（每次 4 輪，round 模式）→ 停止 → 匯出研究提案（產生 research-proposal.md 內容：主題、各模型發言、摘要）。
• 語料索引：填公開網址、選 Common Crawl 或 Internet Archive → 查索引。只查公開 CDX 索引，不下載本文。
• 看線路：見 網路與無線。
• 程式續寫：貼程式前文 → 請已連上的模型續寫。

10變更歷史／自我修改與還原#

變更歷史（g e，網址 #/evolution；頂端選單、狀態列、設定 › 成長與自我修改都有入口）。

Git 時間線#

Vireon 有一條獨立的 Git 時間線，放在 data\lexa_vireon\self-history。每次自我修改、MCP 建立都會記一筆：時間、摘要、檔案。

• 重新整理 ↗ 讀清單（GET /api/history）。
• 點一筆看主要 Diff（GET /api/history/<commit>）。
• 還原為此版本（POST /api/history/<commit>/restore）：把那筆修改動到的檔案換回它的上一版，再新增一筆「Restore …」紀錄。不會 force-push，也不會刪歷史。

手動提出一筆修改#

「手動提出一筆修改」卡片：相對路徑（例如 lexa_vireon/README.md）、原文字（必須恰好匹配一處）、新文字、變更摘要 → 驗證並寫入 Git ↗（POST /api/self-edit）。

寫入流程（selfdev.py）：先把目前檔案當基準記一筆 → 寫入 → 跑 compileall、unittest 測試、node --check app.js → 全過才 commit；任何一步失敗就把原檔寫回去。成功後回 restart_required: true，Python 端的修改要重啟服務才生效。

自我演化與範圍（設定 › 成長與自我修改）#

• 持續檢查與提出升級：服務運行時定時檢查；修改先進待審區，核准後才測試並寫入 Git。
• 允許自改程式。
• 檢查間隔（分鐘）：30–1440（預設 180）。
• 自改程式範圍：13 個可獨立開關的範圍——提示詞與人格、介面與主題、流程工作室與工作流、MCP 與連接器、工具與技能、長期記憶、模型橋接、權重配置與算力、證據與防幻覺、漫遊與自動升級、Google/GitHub/HF、虛擬機、共用執行核心。AI 自改不能新增頂層模組，只能放在 extensions/<範圍>/。

演化與好奇#

同頁「接觸、驗證、下一則問題」：填主題 → 只做接觸（查唯讀 MCP 與長期記憶，只比對）或 演化一輪（請目前模型寫一則好奇提示，用前向預測誤差當內在好奇；只有保留案例誤差下降才留下）。

審核#

設定 › 審核與稽核：待審高風險動作 逐項核准／拒絕（/api/governance/<id>/approve|reject）；跨工具稽核紀錄 用雜湊鏈檢測本機紀錄是否被改（不是遠端不可竄改保存）。

11工具中心／MCP／Skills／自動化#

工具中心（g t）#

保留舊 Lexa 的完整工具目錄（現場 30 個，例如 web_search、web_fetch、read_file、write_file、run_command、memory_search、github_search、vm_run…）。搜尋 → 點一個看參數與能力。可用狀態和變更閘門分開顯示。

工具執行閘門（設定 › 做事方式與權限）：

• Legacy 工具變更操作：開了才可執行寫檔、命令等變更型工具（預設關）。
• MCP 變更操作：預設只允許唯讀類 MCP 工具，開了才放行其他呼叫（預設關）。

AI 流程與能力邊界：強制 AI 流程（預設「確認需求 → 規劃步驟 → 調用可用工具 → 驗證結果 → 回報依據與限制。」）、底層用法、AI 權限等級（低 · 唯讀優先／中 · 使用已開啟能力／高 · 提出更廣泛動作，仍受審核）、功能範圍、同時執行工作流上限（1–8，預設 2）。這些只會再收緊，不會繞過閘門、資安模式或人工審核。

MCP 連線（g m）#

• 選一個伺服器 → 即時握手、列工具；可為每個 MCP 設定獨立憑證（只顯示已設定的名稱）。
• 詳細頁有 向量碰撞推薦：描述想找的工具 → 碰撞並推薦工具（只推薦，不執行）。
• 現場內建唯讀 MCP：git、project、filesystem、fetch、workflow-advisor、studio-blocks。
• 建立自己的 MCP（MCP Factory）：伺服器名稱、用途描述 → 建立、測試並掛載 ↗。產生可編輯的 stdio 伺服器，做 schema 檢查、真實握手與工具呼叫，再加入專屬 MCP 設定；程式碼寫入 Git 時間線。

Skills 技能（g k）#

現場 38 個（lang-python、pdf、playwright、cloudflare-deploy…）。搜尋、閱讀完整指引；Agent 會在任務中調用。匯入開源 Skill：選 Markdown 或含 SKILL.md 的 ZIP，安裝後立刻進目錄。

自動化工作流（g w）#

• 排程星曆 · 未來 24 小時：接下來要跑的排程。
• 積木式自動化工作流：選 起始模板（現場：Workspace review、Custom workflow，或「自訂 · 空白流程」）→ ＋ 建立工作流。
• 讓 AI 和你一起設計工作流：企業名稱、建議模型、詳細需求、相關知識、企業任務規格（交付物、驗收標準、工作範圍、限制條件、資料來源）、最多 5 份 PDF（每份 20 MB）→ 先看模式建議與落地差距 ↗ / AI 產生可編輯草稿 ↗。
• 編輯工作流：名稱、標籤顏色、啟動方式（手動／定時間隔）、間隔（分鐘）（5–1440）、啟用工作流、背景自動運作（須同時啟用並設定定時間隔）、範圍（路徑／工具／舊版工具／模型 ID／連接器 ID，每行一個）、允許 /sleep 積木、最大步數（1–128）、逾時、每日最多執行、併行上限。
• 按鈕：嚴格驗證、審查設計與證據 ↗、驗證並保存 ↗、乾跑、執行、刪除；執行紀錄 · 刷新狀態 ↗。
• 查看設計模式與目前支援狀態 ↗：六種設計模式（例如「分類後執行」原生可執行；「平行分析後合成」需要擴充）。

企業系統連接器（設定 › 連接與帳號）#

類型：HTTP API（GET）、SQLite 唯讀資料庫（工作區內）、既有 MCP 伺服器、Google Workspace（Drive 檔案列表／Gmail 收件匣／Docs 文件，唯讀）。測試連線 → 保存連接器 ↗。HTTP Bearer Token 加密保管不回顯。Google Workspace 試讀 可先看讀到什麼。

Google 帳號與待核准回覆#

1. Google Cloud 建專案 → 啟用 Gmail／Calendar／Drive／Docs API → 設定同意畫面 → Clients 建立「Desktop app」→ 下載 OAuth JSON。（是 OAuth Client ID，不是 API Key。）
2. 匯入 OAuth JSON → 選 權限等級：低 · 基本身分／中 · 唯讀信件、行事曆、Drive 檔案清單、文件／高 · 另可寄信、編輯行事曆與 Drive 檔案。
3. 以 Google 登入 ↗（在名為 Lexa 的內建視窗開）、用 Lexa 看 Google 裝置、檢查連線、測試帳戶、讀取收件匣。
4. 待核准回覆：自動草擬的 Gmail 回覆要你核准才寄出。每筆顯示寄件者、主旨、草稿摘要，按 核准寄出（會再確認一次）或 拒絕（不寄）。

手機通知、GitHub#

• 進階權限 · 手機通知：ntfy HTTPS 服務、私人主題（12–100 字元）、Access Token → 儲存手機通知設定 → 傳送固定測試通知。只送固定狀態提醒，不送內容。預設關閉。
• GitHub 帳號：登入／切換 GitHub 帳號 ↗（用 GitHub CLI）。GitHub 開源：只開倉庫頁面，不下載程式。

算力與虛擬機、衛星城市、通知#

• 算力與虛擬機：本機規格（一次性盤點，不是即時負載）、不對稱算力來源、算力演化（只在下一輪實測更快才保留，不改模型檔）、可用系統（WSL 發行版）、建立虛擬環境（Kali／Ubuntu 用 WSL；macOS 用設定裡的 SSH 主機；或其他 WSL 發行版）→ 建立／驗證並掛載 MCP ↗。
• 衛星城市：連上衛星影像／中斷影像，選城市（台北、東京、紐約…共 20 個）、放大縮小（3–16）、往北東南西移動、真實背景／科幻配色。影像來自 Esri、Maxar、Earthstar Geographics；只接收公開影像，不控制衛星。同頁另有 線路／出口：列出本機 Tailscale 同伴，標示誰有開放 Exit Node；選一個區域出口後 連上出口（tailscale set --exit-node=… --exit-node-allow-lan-access=true）或 清除出口（--exit-node=）。可 查公開 IP 確認出口是否生效。這會改 Tailscale 出口路由，不是完整 kill switch（出口斷線時流量可能回到本機線路）；也不會把本機變成開放代理。
• 通知：升級、漫遊、打包結果；頂端「通知 N」顯示未讀數。

12網路與無線#

Tailscale 線路／出口（衛星城市）#

• 需要本機已安裝並登入 Tailscale；其他地區的裝置須在 Tailscale 設定中 Advertise as exit node，且帳號允許使用該出口。
• 在 衛星城市 頁的 線路／出口 面板：重新整理 同伴列表 → 選區域／出口 → 連上出口；不用時按 清除出口。查公開 IP 可對照出口前後的外網位址。
• 面板會提示：這不是完整 kill switch；出口節點只延伸可達範圍，不取代帳號或 API 金鑰。

Wi-Fi／藍牙（設定 › 連接與帳號 › 連線 · Wi-Fi／藍牙）#

• 顯示目前 Wi-Fi 狀態、附近 Wi-Fi、已儲存設定檔、藍牙裝置（讀 netsh wlan 與 Get-PnpDevice -Class Bluetooth）。
• 填 SSID、密碼（選填） → 連線。已存過的網路可不填密碼；新網路要填。密碼只傳給 Windows 建立連線設定檔（暫存檔用完即刪），不寫進 Vireon、不進 toast／歷史。
• 中斷 Wi-Fi、重新整理、開啟系統 Wi-Fi 設定、開啟藍牙設定（配對要在 Windows 設定裡確認）。

線路（network fabric）#

長期記憶 › 看線路（GET /api/network/fabric）列出光纖、Wi-Fi、5G、Starlink、Iridium Certus、Private VPN、Tailscale、企業 LAN 等路徑是否啟用與分數，並做一次「15 GB 傳輸該走哪條」的建議（POST /api/network/fabric/choose）。

• 這份結果只做建議，不會改系統路由。
• Tailscale 與虛擬介面視為 overlay，不會被選成主路徑。
• 衛星或備援線路只延伸可達範圍，不會取代帳號、VPN 或 API 金鑰。

13資安模式與百鑰#

資安工具組預設整組關閉，要過兩道門：

1. 百鑰（100 個字）：一整段 100 個字元的字串，一次輸入（不是 100 組）。
2. 設定開關：設定 › 做事方式與權限 › 進階能力 › 啟用資安工具組，再按 儲存設定。

解鎖步驟#

1. 到 設定 › 做事方式與權限，找到「進階能力」卡片。
2. 勾 啟用資安工具組。還沒解鎖的話，勾選會被退回，並顯示 100 個字輸入框。
3. 在 100 個字 欄位貼上你自己保存的那段字串 → 送出這 100 個字（POST /api/security/gate）。
4. 看到「100 個字對了。現在可以開啟資安功能。」後，再勾 啟用資安工具組 → 儲存設定。
5. 左側「她的身體」出現 資安工作台（g x）。

運作原理（照程式碼）#

• 介面提示是「桌面文字檔裡的 100 個字」。程式實際比對的字串來自 data\lexa_vireon\security-gate-keys.json 的 phrase 欄位（必須剛好 100 字元）。
• 狀態 API（GET /api/security/gate）永遠不回傳字串，只回 unlocked、total 等。
• 對了以後寫入 data\lexa_vireon\security-gate.json（{"unlocked": true}），並從記憶體丟掉字串。這不是設定開關，改設定檔不能跳過。
• 若沒解鎖就用 API 把 security_mode_enabled 設成 true，會被拒絕（403「資安功能要先輸入 100 個字」）。

資安工作台內容#

以本機檔案快照做唯讀分析，每項結果保留來源與證據：01 事件關聯、02 弱點管理、03 事件分診、04 配置姿態、05 偵測規則回放、06 憑證外露候選（只顯示規則、行號、雜湊）、07 網路暴露面（解析已有的 Nmap XML，不發掃描封包）、08 跨來源威脅狩獵、09 依賴與供應鏈。

網路漫遊（ROAM）：解鎖且資安工具組啟用後，填公開網域（一行一個）與要 AI 做的事 → 到這些網域並請 AI 做事。不登入對方帳號、不改無線網路、不讀內網位址。

14外觀主題#

設定 › 外觀與動態：

15備份與還原#

Vireon 沒有內建的一鍵備份按鈕。內建的「回頭機制」有三種：變更歷史（程式檔）、任務檢查點（任務狀態）、記憶封存（記憶）。完整備份請自己複製資料夾。

要備份什麼#

建議做法#

# 1. 先停服務（確定沒有執行中的任務）
$p = (Get-NetTCPConnection -LocalPort 8787 -State Listen).OwningProcess
Stop-Process -Id $p
# 2. 複製
$ts = Get-Date -Format yyyyMMdd_HHmmss
robocopy E:\AI_Agent\data\lexa_vireon "E:\AI_Agent\backups\vireon_data_$ts" /E
# 3. 再啟動
E:\AI_Agent\.venv\Scripts\python.exe -m lexa_vireon serve --port 8787

還原：停服務 → 把備份資料夾內容複製回 data\lexa_vireon\ → 啟動。

16常見問題排解#

打不開 http://127.0.0.1:8787（埠沒在聽）#

netstat -ano | findstr ":8787 "
curl.exe -s http://127.0.0.1:8787/api/health

• 沒有 LISTENING：服務沒起來，手動執行 E:\AI_Agent\.venv\Scripts\python.exe -m lexa_vireon serve --port 8787，看終端機錯誤訊息。
• 有在聽但 health 不是 lexa-vireon：埠被別的程式佔了。
• exe 跳出「Vireon 在連接埠 8787 還沒有就緒。」或「Vireon 程式沒有留在執行中。」：用上面的指令手動啟動看錯誤。
• 「找不到 Vireon 的 Python」：E:\AI_Agent\.venv\Scripts\python.exe 不存在，回到 安裝 建 venv。
• 一定要用 127.0.0.1 或 localhost，用區網 IP 會被擋（403 Loopback host required）。

關不掉舊的服務：Access denied#

若服務是用系統管理員身分啟動的，一般 PowerShell 的 Stop-Process 會回「Access is denied」。用「以系統管理員身分執行」開 PowerShell 再停：

$p = (Get-NetTCPConnection -LocalPort 8787 -State Listen).OwningProcess
Stop-Process -Id $p -Force

桌面 exe 只會停它自己啟動的服務；本來就在跑的（例如管理員啟動的）它會沿用、不會動。

改了介面卻沒變#

• 瀏覽器：Ctrl+F5 或 Ctrl+Shift+R 強制重新整理。
• 程式對所有頁面回 Cache-Control: no-store，正常不會卡快取；若是改了 Python 檔，要重啟服務。
• 整體風格看起來不對：檢查 localStorage 的 vx-theme（設定 › 外觀與動態 › 整體風格重選一次即可）。

POST 被拒（403 Origin / Cross-site / Referer）#

API 只接受同源請求。請從 http://127.0.0.1:8787 的頁面操作，不要從別的網站或檔案頁面呼叫。

模型連不上#

• 「Remote model endpoints require HTTPS」：遠端位址要 https://。
• 「Cloudflare 拒絕了這把金鑰」／「這把金鑰讀不到 Cloudflare 帳號」：Token 權限不足或貼錯。
• 「Model endpoint returned no usable models」：那個位址的 /models 沒回模型。
• 測試連線成功但聊天失敗：清單拿得到不代表模型能聊天或額度夠，換一個模型試。

跑測試#

cd E:\AI_Agent
$env:PYTEST_DISABLE_PLUGIN_AUTOLOAD = "1"
.\.venv\Scripts\python.exe -m pytest lexa_vireon\tests -q -p no:cacheprovider --import-mode=importlib

PYTEST_DISABLE_PLUGIN_AUTOLOAD=1 可避免環境裡其他 pytest 外掛干擾。只想測介面靜態檔：test_ui21_static.py、test_v20_ui.py、test_ui_polish.py、test_studio_quality.py、test_studio_upgrade.py。

自己改頁面時：CSP 不准 inline#

所有頁面都帶 Content-Security-Policy: default-src 'self'; script-src 'self'; style-src 'self'; img-src 'self' data:。所以：

• 不能寫 <script>…</script>、onclick="…"、<style>…</style>、style="…"（會被瀏覽器擋）。
• 一律放外部 .js／.css，並在 web.py 的 ASSETS 登記路由。
• 測試 test_ui21_static.py 會檢查 index.html 沒有 inline <script>。

資安工作台不見了#

要同時滿足：百鑰已核對（security-gate.json 存在）＋ 設定裡「啟用資安工具組」已勾且儲存。見 資安模式與百鑰。

17快速參考#

指令#

網址#

API（全部只接受 127.0.0.1／localhost）#

18版本紀錄#