别再养麻烦的"龙虾"了，来养一键安装的"熊猫"吧！
🐼 爆肝5个晚上，我从零开始开发了 PandaEvo 项目，一个可以一键安装进化的 AI Agent 平台
社区里把用 OpenClaw 这件事叫 "养龙虾"，一来因为它的吉祥物就是只龙虾，二来 OpenClaw 有一套记忆系统，会随着你的使用越来越了解你的习惯和偏好，就像真的养了个宠物。但养龙虾有一个前提：你得先把它养活。
配环境、装依赖、看文档、跑 CLI 向导……很多人卡在这一步就放弃了，龙虾还没开始养，就先死在水缸里了。
PandaEvo（熊猫冲冲冲） 的吉祥物是熊猫，我想做的事情正好对应另一面：先让它活着、跑起来，再谈别的。
🐼 PandaEvo（熊猫冲冲冲） 能做什么
PandaEvo（熊猫冲冲冲） 是一个可以演化自身的 AI Agent 平台。你通过聊天界面提出需求，Agent 会理解任务、调用工具、执行代码，把结果给到你。它能在沙箱里安全跑 Shell 命令、读写文件、提交代码，平台本身也会在使用过程中持续进化，功能不断扩展。
📦 怎么安装
| OpenClaw 🦞 | PandaEvo 🐼 | |
|---|---|---|
| 前置要求 | Node 版本、WSL2（Windows） | 无 |
| 上手方式 | CLI 向导初始化 | 双击安装包 |
| 启动过程 | 命令行 | 可视化进度 |
PandaEvo 提供一键安装包，双击运行，不需要提前配任何环境。安装包在 GitHub Releases 和夸克网盘都可以下载，Windows 用 .exe，macOS 用 .dmg。
首次启动时如果检测到系统未安装 Docker，会自动引导你完成安装；启动过程每一步都有进度可见，不会卡在黑盒里不知道卡在哪。
安装过程
第一次启动还会引导你填写大模型的配置
引导填写
🤖 Agent 能做什么
配置好大模型 Provider 之后就能直接开始对话。你说需求，Agent 在后台理解、拆解、执行，告知你结果。
模型、用途分配、MCP 服务器、Skills 都可以在设置里调整，不需要改配置文件。
底层跑的是 ReAct 循环：LLM 决策 → 调用工具 → 观察结果 → 再决策，直到任务完成。
内置工具能力包括（后续可人工，也可AI自己添加）：
- 🖥️ 在沙箱容器里执行 Shell 命令
- 🔍 搜索、读写文件和代码
- 📡 执行过程实时可见，不是黑盒
🔬 演化功能
PandaEvo 最核心的设计是让平台能演化自身——Agent 可以修改自己的代码、提 PR、由审核模块确认后上线，完成一次自我迭代。用的时间越长，它就越符合你的需求，不是靠记住你的偏好，而是真的改了自己的代码。
这部分核心已经开发完成，会在近期的新版本里正式推出。
如果说 OpenClaw 的"养龙虾"是靠记忆慢慢摸透你，那 PandaEvo 想做的是：它直接进化给你看。
下载安装包
🔗 夸克网盘
开源地址
🔗 PandaEvo
