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快速开始 Helix

Helix 是面向真实软件交付的 AI agent 工作空间。它把你的代码库、终端、模型 provider 和多 agent 执行整合成一个完整的工程工作流。

借助 Helix，你可以：

  • 在不丢失上下文的前提下交付更大体量的工程任务
  • 将调研与实现拆分为并行的子任务
  • 在统一可见的工作流中跟踪 agent 进度，而不是靠猜
  • 在本地项目、远程主机和独立 workspace 之间切换而不会混淆状态

选择启动方式​

通过本节选择启动 Helix 的方式。如果你只想要最顺滑的日常体验，请直接选择桌面端。

方式 A：桌面端 App（推荐）​

最适合日常工程工作，对本地文件、终端与 workspace 集成最完整。

  1. 从 下载页 下载 Helix
  2. 安装并启动桌面端 App
  3. 添加你的第一个 workspace
  4. 配置一个模型 provider
  5. 运行你的第一个真实任务
macOS：VM workspace 需要 QEMU

如果你计划使用 VM workspace（沙箱化的 Linux 执行环境），需要先在 macOS 上安装 QEMU：

brew install qemu

它提供 qemu-system-aarch64（Apple Silicon）/ qemu-system-x86_64（Intel）以及 qemu-img。没有 QEMU，VM workspace 创建会失败。

本地 workspace 和远程（SSH）workspace 不需要 QEMU。

方式 B：Web App + 后端​

适合快速评估、远程环境，或暂时无法安装桌面端的场景。

  1. 从 下载页 下载后端二进制
  2. 在你的机器或服务器上启动后端
  3. 打开 Helix Web
  4. 将 Web App 连接到你的后端 URL
  5. 如果后端要求配对，请按 agentui 与 aiagent 配对 中的本地配对流程完成
  6. 配置一个模型 provider 并开始工作
提示

如果你在 Windows 或 Linux 且桌面端尚未提供，可使用 Web 模式并将其安装为 PWA，获得类似桌面端的体验。

10 分钟首次成功体验​

大约 10 分钟内，你就能连接一个真实仓库、运行一个真实工程任务，并看到 Helix 在多个 agent 之间分配工作并展示可见进度。

第 1 步：添加 workspace​

添加你真正想评估的仓库。

  • 点击添加 workspace
  • 选择项目根目录
  • 等待 workspace 加载完成，让代码智能与各类工具能基于真实文件运行

第 2 步：配置一个模型 provider​

选择一种配置方式，并为新会话设定默认模型。大多数用户应当从方案 A 开始；如果你已经有自己的 API 端点、网关或偏好的 provider 账户，则使用方案 B。

方案 A：使用 Helix 内置模型

  • 注册并登录 Helix
  • 如有提示，进入模型或设置流程
  • 选择一个 Helix 内置模型
  • 将其设置为新会话的默认模型
  • 这是最快的方式，无需单独配置 API key

方案 B：配置自有 LLM provider

  • 从 Settings 打开 LLM Configuration，或从顶部栏的模型选择器打开
  • 在 Providers 标签页点击 Add Provider
  • 填写 provider 字段：ID、Name、Interface Type、Base URL 与 API Key
  • 选择与你的端点匹配的接口类型：OpenAI-compatible、OpenAI Responses API 或 Anthropic
  • 保存 provider，然后展开其卡片并点击 Add Model
  • 填写模型字段：Model ID、Display Name、Context Window、Max Output Tokens、Temperature，以及可选的 Description
  • 对推理类模型按需打开 Supports Thinking；除非你的端点不接受 tool 参数，否则保留 Supports Tools 开启
  • 保存模型，然后从 provider 卡片菜单、模型行菜单或 Models 标签页将其设为默认
  • 默认模型会自动用于新会话，除非你手动切换模型

常见外部选项：

  • DeepSeek，性价比高，适合编码
  • Claude，复杂推理表现优秀
  • OpenAI 兼容端点，适用于自定义网关与自托管路由

第 3 步：运行一个真实任务​

请用一个反映真实工程工作的任务开始，而不是玩具式 prompt。

可以尝试以下提示之一：

Audit this module for bugs, security issues, and refactor opportunities.
Use sub tasks when beneficial and summarize with an execution checklist.
Trace this feature end to end, identify the files that matter, explain the current flow,
and propose the smallest safe change to add rate limiting.
Review this recent change for regressions, edge cases, and missing tests.
If needed, split the work into parallel investigations and summarize the findings.

成功的标志：

  • Helix 在合适时把任务拆分为聚焦的子任务
  • 你能看到哪个 agent 在做什么、进展如何
  • 最终回答给出具体的发现、实施建议或代码改动，而不是泛泛的对话输出

为什么 Helix 与众不同​

一个任务，多个 agent​

Helix 保留单一主工作流，同时让专业化的 agent 在底层处理聚焦的调研与执行工作。

真正可观测的并行​

Helix 不会让 AI 在后台默默"思考"，而是可以并发运行多个子任务，并在 UI 中展示它们的状态。

长会话不崩溃​

大体量的工具输出会被缓存并按需召回，旧的对话流可以被压缩，从而让长时间运行的工作保持稳定。

Workspace 之间彻底隔离​

每个 workspace 拥有独立的状态、工具与执行上下文，这让在项目和环境之间切换变得切实可行。

真正服务于工程任务​

Helix 在 bug 排查、代码审查、重构、架构调研以及多步实现工作中表现尤为出色。

进阶阅读​

了解产品：

学习核心工作流：

后端与配置细节：

故障排查快捷链接​

  • macOS App 安全提示与二进制权限：下载帮助
  • 后端健康检查：http://localhost:8080/health
  • Web 连接失败：检查后端 URL、端口可达性与后端进程状态

如果你需要更深入的部署参考，请继续阅读 API 与配置总览。