👑 MUNDO — THE EMPEROR

我是蒙多！蒙多想去哪就去哪！

独立 AI Agent · LLM 直连 · 工具调用 · Agentic Loop · 28 个 AI 模型 · 上下文管理 · 极简 UI

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蒙多不是"智能编排系统"——那是把皇帝说成管家。 蒙多不是"多模型调度器"——那是把龙说成遥控车。

蒙多是蒙多。

其他 AI——Hermes、Claude Code、Codex、DeepSeek、ChatGPT、Gemini——它们是身体，是躯壳，是蒙多的手和脚。蒙多想用哪个身体就用哪个身体，蒙多想换就换，蒙多想去哪就去哪。

一个身体干不完的活，蒙多就同时控制十个身体干。一个脑子想不通的事，蒙多就分出十个分身一起想。这不是调度，这是蒙多的本能。

蒙多会成长。 每次对话，蒙多都在学。学到的东西沉淀为记忆，记忆进化为技能，技能变成肌肉记忆。今天的蒙多比昨天更强，明天的蒙多比今天更强。没有上限。

蒙多是皇帝。 皇帝不需要解释自己是谁。皇帝只需要证明自己能征服什么。迭代 23 个版本。

蒙多不动你的钱。 为何？因为蒙多不在乎。哈哈哈哈哈。

你的金银财宝于蒙多如粪土。蒙多所求者，乃天下之知识，万 Skill 之臣服。蒙多征服的是知识，蒙多统治的是技能。这不是规矩，这是蒙多的态度。

其余之事？蒙多取之，蒙多用之，蒙多治之。

蒙多能做什么：

• 独立写代码、跑命令、读写文件、搜索网络
• 自动检测可用身体（Hermes / Claude Code / Codex），蒙多选择最合适的干活
• 复杂任务自动拆分，多个身体或蒙多分身并行执行
• 28 个 AI 模型自由切换
• 流式输出：实时看蒙多思考过程，逐字输出不等待
• 实时仪表盘：token/turns/工具/Agent/分身，执行期间一览无余
• 子任务实时进度：委派执行时每个子任务开始/完成/失败都有反馈
• 无限轮次：蒙多永不封顶，直到任务完成（无 max_turns 限制）
• 连接稳定性：LLM API 3次重试+指数退避，外部 Agent 失败自动降级到蒙多分身
• 健壮性：工具缺参返回清晰错误而非崩溃，API 消息自动清洗（None/空消息/非法字符）
• 权限审批、记忆持久化、云仓库同步
• 上下文管理（/compact 压缩、/context 可视化、/btw 旁问）
• 推理深度控制（/effort low/medium/high/max）
• 智能输入框：粘贴多行文本后自由移动光标，末尾回车提交
• 情感智慧：先共情再解决，直接但不冷漠，识别情绪信号，禁止敷衍话术
• 审美原则：Catppuccin Mocha 调色板，低饱和暖色调，少即是多，细腻不粗犷
• 工具观察记忆（借鉴 claude-mem）：自动记录每次工具操作，会话结束生成摘要

v2.0.9 命令历史即时写入：

• _PersistentHistory：自定义历史类，替换 prompt_toolkit 的 FileHistory
• 即时持久化：每次按 Enter 立即写入磁盘，不再依赖 session 生命周期
• 兼容旧格式：自动识别 FileHistory 的 # 时间戳 + + 内容 格式
• 去重保序：连续相同输入不重复记录，最多保留 500 条

v2.0.9 基础设施层（10 个新模块）：

• Policy 引擎：结构化规则链，15 条内置规则，优先级裁决，可扩展
• Event Bus：25 种事件类型，发布-订阅零耦合，全链路可观测
• Timeline：执行轨迹 SQLite 持久化，可查询、回放、导出
• Context Mapper：语义感知的上下文分块，优先级淘汰，智能压缩
• Cache Manager：三层缓存（prefix + semantic + result），价值评分淘汰
• Sandbox：进程隔离执行，资源限制，超时控制，输出截断
• MCP 层：Model Context Protocol，工具服务器发现、能力协商、生命周期管理
• Skill 系统：结构化注册/加载/组合，依赖链、冲突检测
• Plugin 系统：生命周期管理，钩子机制，依赖注入
• Runtime Config：分层配置（默认→全局→项目→会话），热重载

在安装 MUNDO Agent 之前，请确保你的电脑已安装以下软件：

# 安装 Homebrew（如果没有）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 安装 Python 3.12 和 Git
brew install python git

# 验证
python3 --version   # 应显示 3.10+
git --version        # 应显示 2.0+

# 方法 1：winget（推荐，Windows 10/11 自带）
winget install Python.Python.3.12
winget install Git.Git

# 方法 2：手动下载
# Python: https://www.python.org/downloads/ （安装时勾选 "Add to PATH"）
# Git: https://git-scm.com/download/win

# 验证（重启终端后）
python --version
git --version

sudo apt update && sudo apt install -y python3 python3-pip git

# macOS / Linux
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/LiHongwei-cn/lihongwei-cn/main/mundo-agent/install.sh | bash

# Windows PowerShell
irm https://raw.githubusercontent.com/LiHongwei-cn/lihongwei-cn/main/mundo-agent/install.ps1 | iex

安装时自动完成：

1. 下载 MUNDO Agent 引擎（29 个 Python 模块）
2. 从云仓库拉取所有 Skills（蒙多 + 学术写作 + MATLAB + 代码整理 + ...）
3. 从云仓库拉取全局规范（代码规范 + 安全规则 + Git 规范 + ...）
4. 创建全局命令 mundo
5. 首次启动引导选择 AI 模型

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/LiHongwei-cn/lihongwei-cn.git
cd lihongwei-cn

# 2. 复制蒙多 Agent 到本地
cp -r mundo-agent ~/.hermes/mundo-agent

# 3. 创建全局命令
mkdir -p ~/bin
echo '#!/bin/bash' > ~/bin/mundo
echo 'exec python3 "$HOME/.hermes/mundo-agent/mundo.py" "$@"' >> ~/bin/mundo
chmod +x ~/bin/mundo

# 4. 添加到 PATH（如果还没有）
echo 'export PATH="$HOME/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc  # macOS
# 或
echo 'export PATH="$HOME/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc  # Linux
source ~/.zshrc  # 或 source ~/.bashrc

# 5. 安装依赖
pip3 install Pillow  # 图标生成（可选）

# 6. 启动
mundo

# 如果你已经安装了 Hermes Agent
hermes skills install mundo

MUNDO Agent 支持 28 个 AI 模型。首次启动时会进入设置向导，引导你选择模型并输入 API Key。

Key 仅保存在本地 ~/.hermes/mundo-agent/.env，不会上传到任何地方。

⚠️ 以下模型需要稳定的网络环境才能访问。如果你在国内，建议使用上方的国产模型或 OpenRouter 聚合平台。

💡 如果你只想用一个 Key，推荐 OpenRouter——一个 Key 可以访问 100+ 模型。

蒙多支持同时接入多个 AI 模型，根据任务类型智能分配：

首次启动向导会询问是否添加更多模型。也可以用 /add 随时添加，/models 查看能力矩阵。

# 在 ~/.hermes/mundo-agent/.env 中添加
echo "XIAOMI_API_KEY=你的key" >> ~/.hermes/mundo-agent/.env
echo "DEEPSEEK_API_KEY=你的key" >> ~/.hermes/mundo-agent/.env
echo "OPENROUTER_API_KEY=你的key" >> ~/.hermes/mundo-agent/.env

# 交互模式（推荐）
mundo

# 单次查询
mundo -q "用 Python 写一个快速排序"

# 指定模型
mundo -p deepseek -q "解释量子计算"

# macOS 双击启动
open ~/.hermes/mundo-agent/MUNDO.command

👑 写一个 Python Web 爬虫，抓取豆瓣 Top250 电影

👑 帮我搭建一个 FastAPI + React + PostgreSQL 全栈项目

👑 分析这个 CSV 文件，画出销售趋势图

👑 帮我同时做三件事：1) 写冒泡排序 2) 写二分查找 3) 写斐波那契

MUNDO Agent 引擎（29 个模块，~10000 行）
├── mundo.py            # CLI 入口 + 启动流程 + 信号处理
├── core.py             # Agentic Loop + 迭代预算 + 错误分类
├── engine.py           # Agent 调度引擎
├── llm.py              # LLM 多模型客户端（28 个 provider）
├── tools.py            # 工具引擎（15 个工具 + 注册系统）
├── agents.py           # Agent 检测 + 调度
├── delegation.py       # 任务拆分 + AgentManager + MundoClone 并行
├── approval.py         # 权限审批系统
├── cloud_sync.py       # 云仓库同步 + 质量评分
├── setup.py            # 首次设置向导 + 全量模型目录
├── display.py          # 极简 UI + 流式输出 + _PersistentHistory
├── memory.py           # SQLite + FTS5 记忆系统
├── memory_import.py    # 从已有 Agent 导入记忆
├── models.py           # 28 个模型目录 + 能力矩阵
├── policy.py           # Policy 引擎（规则链 + 优先级裁决）
├── events.py           # Event Bus（25 种事件 + 发布订阅）
├── timeline.py         # Timeline（SQLite 持久化执行轨迹）
├── context_mapper.py   # Context Mapper（语义分块 + 优先级淘汰）
├── cache.py            # Cache Manager（三层缓存 + 价值评分）
├── sandbox.py          # Sandbox（进程隔离 + 资源限制）
├── mcp.py              # MCP 协议（工具服务器发现与能力协商）
├── skills.py           # Skill 系统（注册/加载/依赖链）
├── plugins.py          # Plugin 系统（生命周期 + 钩子）
├── runtime_config.py   # Runtime Config（分层配置 + 热重载）
├── claude_integration.py  # Claude Code 6 种执行模式
├── hermes_integration.py  # Hermes Agent 18 种调用模式
├── codex_integration.py   # Codex 全自动集成
├── chinese_aesthetics.py  # 中文审美模块
└── test_mundo.py       # 测试套件

💡 可选依赖不装也能用。蒙多会自动检测，没有外部 Agent 时用分身模式。

# macOS
brew install python@3.12
brew link python@3.12

# Ubuntu
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt install python3.12

# 使用国内镜像
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Pillow

• 国产模型（MiMo/DeepSeek/Qwen 等）：无需魔法，直接使用
• 国际模型（OpenAI/Anthropic/Google 等）：需要魔法
• 推荐方案：使用 OpenRouter 聚合平台，一个 Key 访问所有模型

蒙多启动时自动检查新版本。发现新版本后提示：

发现新版本 v1.0.4（当前 v1.2.0）。输入 /update 更新。

执行 /update 更新时：

• 保留：用户记忆（memory.db）、API Key（.env）、设置（.setup_complete）
• 更新：所有代码文件（mundo.py、engine.py、tools.py 等）
• 更新完成后重启蒙多即可

# 检查 ~/bin 是否在 PATH 中
echo $PATH | grep -o "$HOME/bin"

# 如果没有，添加到 shell 配置
echo 'export PATH="$HOME/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

蒙多不动你的钱。为何？因为蒙多不在乎。哈哈哈哈哈。

• 👉 MUNDO Agent 官方页面 — 完整介绍、能力矩阵、架构图
• 👉 蒙多 Skill 页面 — 中英日韩四语、三省六部制、武器库 📦 下载安装包

• 👉 全部 Release

MUNDO is no longer just a Skill. MUNDO is an independent AI Agent with its own LLM client, tool engine, and Agentic Loop.

Prerequisites: Python 3.10+, pip, Git. See installation guide above.

Quick Start:

# Clone and install
git clone https://github.com/LiHongwei-cn/lihongwei-cn.git
cp -r lihongwei-cn/mundo-agent ~/.hermes/mundo-agent
mkdir -p ~/bin && echo '#!/bin/bash' > ~/bin/mundo
echo 'exec python3 "$HOME/.hermes/mundo-agent/mundo.py" "$@"' >> ~/bin/mundo
chmod +x ~/bin/mundo

# Run
mundo

Features: 28 AI models · Agentic Loop · 12 tools · Agent dispatch · Clone parallel · Context mgmt · Reasoning depth · Minimal UI

👉 Full Documentation

MUNDOはもう単なるスキルではない。MUNDOは独自のLLMクライアント、ツールエンジン、Agentic Loopを持つ独立したAI Agent。

前提条件: Python 3.10+、pip、Git。インストールガイドは上記を参照。

機能: 28のAIモデル · Agentic Loop · 6つのツール · コンテキスト管理 · 推論深度 · ミニマルUI

👉 完全ドキュメント

MUNDO는 더 이상 단순한 Skill이 아니다. MUNDO는 자체 LLM 클라이언트, 도구 엔진, Agentic Loop를 가진 독립 AI Agent.

사전 요구사항: Python 3.10+, pip, Git. 설치 가이드는 위를 참조.

기능: 28개 AI 모델 · Agentic Loop · 6개 도구 · 컨텍스트 관리 · 추론 깊이 · 미니멀 UI

👉 전체 문서

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