Reviva

AI 学习工作台，围绕你的资料完成问答、笔记、复习和创作输出。

桌面端 · 本地优先 · AI Agent · 学习工具集

Reviva 是一个面向学习、研究和知识工作的本地桌面 Agent。它把对话、文档、知识库、笔记、复习工具和创作输出放在同一个工作台里。

它不是“聊天窗口 + 一堆工具”的拼接，而是一个 以 Agent 为核心的本地学习工作台：Agent 负责理解资料、调用工具、使用技能、遵守权限，输出结果产物。

Reviva = 本地资料库 + Wiki 知识库 + AI Agent + 知识库检索 + 笔记文档管理 + Skills 能力系统 + 创作工具。

它适合希望把 AI 真正接入学习和知识管理流程的人——不是每次都从一个空白聊天框重新开始。

下载与安装

推荐直接下载最新安装包，国内网络环境可以使用夸克网盘。

当前提供 Windows 和 macOS 桌面端安装包。下载前请根据系统和处理器架构选择对应版本；重要资料建议在升级前先备份。

界面演示

为什么是 Reviva

普通 AI 工具往往从一个空白聊天框开始，而真实的学习过程会不断积累资料、笔记、问题和复习结果。Reviva 将这些内容放在同一个本地工作区中：

• 📚 资料可以被导入、解析、检索和持续维护
• 💬 对话可以分组、分支，并保留上下文与引用来源
• 🧠 可在同一个会话中切换agent，共享上下文。
• ✨ 一份资料可以继续生成测验、闪卡、导图、图表、PPT、播客或研究报告
• 🔁 输出可以保存到笔记、Wiki 和本地目录，形成学习闭环。

适合谁使用

• 🎓 学生与备考者：整理课程资料、讲义和错题，生成测验、闪卡、导图与复习内容。
• 💼 知识工作者：围绕项目资料、会议记录和 Office 文档完成分析、编辑、汇报与知识沉淀。
• 🧠 个人知识管理用户：用不同 Agent 管理长期资料、笔记、记忆和 Wiki，构建可持续更新的第二大脑。

核心能力一览

Agent 驱动的工作方式

1. 选择Agent：在同一个学习工作台里切换内置 Agent 或自定义 Agent，例如课程助教、复习教练和文档助手等。
2. 共享上下文：Agent 可以访问当前选择的文档、文件夹、知识库、笔记和工具；切换角色时不必重复选择资料。
3. 调用能力：Agent 根据任务调用 Skills、文件工具、Office 文档操作、知识库检索和MCP等。
4. 控制执行：命令执行、文件写入、外部请求和 MCP 工具都受权限、请求限制和安全沙箱控制。
5. 输出沉淀：对话、文档查询、可视化结果和学习产物保存本地，可随时查看。

学习闭环

1. 导入资料：上传 Office、PDF、Markdown、图片、音视频等本地资料，也可以通过 URL 导入内容。
2. 选择 Agent 与上下文：切换适合当前任务的 Agent，并选择文档、文件夹或知识库；多个 Agent 可以共享同一套资料、笔记和工具上下文。
3. 理解与追问：让 Agent 进行问答、总结、比较、解释、改写和深度研究；必要时创建对话分支，保留不同思路。
4. 生成学习产物：把资料变成测验、闪卡、思维导图、知识图谱、图表、PPT、播客等可直接使用的成果。
5. 沉淀与复用：将重要结果保存为笔记、文档或 Wiki 页面，之后继续检索、复习和追问。

一个完整例子

以一段课程录屏和配套课件为例：

1. 导入视频和课件，完成语音转录、关键帧提取与文档解析。
2. 选择课程助教 Agent，让它结合视频内容和课件解释重点概念。
3. 切换复习教练 Agent，共享已有上下文并生成测验、闪卡和思维导图。
4. 把错题解析和章节总结保存到笔记，由 Agent 继续维护课程 Wiki。
5. 下一次复习时直接检索知识库、查看历史对话，并围绕薄弱知识点继续学习。

Agent 工作台完整功能

💬 对话与上下文

• 对话分组、历史管理、消息导出和对话分支
• 在对话中选择本地文档、文件夹、知识库或当前工作区作为上下文
• 在学习工作台中随时切换 Agent，并保留可复用的资料上下文
• 支持 @ 快捷输入和 / 斜杠命令调用技能
• 支持流式响应、任务状态、对话任务通知和后台任务进度
• 支持从 Agent 输出中直接查询文档、打开查询来源，并预览 HTML、图表和其他可视化产物

🎓 可视化学习与内容创作

Reviva 不只输出文本答案。学习工作台可以把当前对话、选中文档、知识库或手动主题加工成可练习、可浏览、可展示的学习产物：

本地生成适合快速学习和整理；PPT、深度研究和部分云端创作能力可能需要云端模型或按量计费服务。

📄 文档、Office 与 OCR

• 文档模块支持 Office、PDF、Markdown等常见格式
• 支持上传文件、批量导入、文件夹管理和 URL 导入
• Agent 可以读取、总结、校对、编辑和创建 Office 文档
• 上传资料时可以选择本地解析或配置的文档解析服务
• 支持配置 OCR 模型，用于 PDF 和图片文字识别
• URL 导入支持网页抓取和正文提取
• 支持文档预览、输出结果查看、软删除和回收站恢复

🎬 音视频解析与对话

• 支持导入常见音频和视频文件，并在文档中心统一管理
• 支持音视频解析和语音转录，将长内容变成可搜索、可引用的文本
• 支持从视频中提取关键帧，辅助理解课件、演示、访谈和课程录屏
• 支持查看媒体解析详情、转录内容、时间信息和关键帧结果
• 在对话页面选择已解析的音视频，即可让 Agent 围绕媒体内容进行总结、问答和学习辅导

🤖 Agent 与扩展

• 内置测验生成助手、学习教练、文期末复习助手等 Agent
• 支持用户创建和管理自定义 Agent
• 多个 Agent 可以共享知识库、文档、笔记和工具上下文
• 每个 Agent 可以独立配置提示词、模型、Skills、工具、知识库和输出风格
• 支持文件读取、写入、联网搜索、知识库查询等内置工具
• 支持自定义工具和 HTTP/SSE MCP 工具服务
• 支持 Agent 运行权限、命令执行权限、请求限制和安全沙箱配置
• 支持添加全局 Agent 记忆，让个人偏好、长期背景和常用规则在不同 Agent 与对话中复用

🗂️ 知识沉淀

• 支持创建多个 Wiki 知识库，按课程、论文、项目或主题组织资料
• 上传并选择文档后，可由 Agent 自动整理和维护 Wiki 页面
• 支持来源追溯、知识库检索和基于资料的问答
• 支持 Markdown 笔记、文件夹、搜索、预览和 AI 辅助编辑

⚙️ 系统与数据

• 支持浅色 / 深色主题、主题色和 Agent 语气风格设置
• 支持配置自己的 LLM 模型，包括自有 API Key、OpenAI-compatible 服务、本地模型
• 支持 Token 消耗查询、模型调用和任务状态统计可视化
• 支持全局快捷键、任务通知和自动更新检查
• 支持检测 Pandoc、Manim、FFmpeg、OfficeCLI 等运行环境，按需安装即可
• 支持三种数据备份：完整数据备份、精简备份、数据库备份
• 支持统一回收站，可恢复或永久删除文档、笔记、对话等内容
• 支持本地网关服务，对外提供 OpenAI Chat Completions、Responses API 等方式调用 Agent

产品模块

典型使用场景

期末复习

1. 按课程建立 Wiki 知识库，例如"数据结构期末复习""概率论复习资料"。
2. 导入课件、老师划重点、历年题、错题、课堂笔记和教材章节。
3. 让 Agent 根据资料整理章节大纲、重点概念、公式清单和高频考点。
4. 针对薄弱章节生成测验题、闪卡和错题回顾。

课程学习

1. 导入课件、教材、习题和课堂笔记。
2. 创建课程 Wiki 知识库并选择学习教练 Agent。
3. 围绕章节提问，让 Agent 引用资料解释难点。
4. 生成测验和闪卡，完成自测后回到对话继续追问。

音视频学习

1. 导入课程录屏、访谈或讲座视频。
2. 进行转录并提取关键帧，定位重要时间点。
3. 在对话中针对某一段内容提问，要求 Agent 总结或解释。
4. 将内容整理为笔记、闪卡、测验或播客脚本。

个人第二大脑

1. 持续把阅读、工作和学习资料放入本地工作区。
2. 用不同 Agent 处理写作、编程、翻译、复习和研究任务。
3. 将高价值结论沉淀到笔记和 Wiki 知识库。
4. 下一次遇到相似问题时，直接检索并复用已有理解。

快速开始

1. 从上方渠道下载并安装 Reviva。
2. 首次启动时选择本地工作目录和授权根目录。
3. 在设置中配置一个 LLM 服务商、API Key 或本地模型。
4. 导入一份文档，或直接创建一个知识库。
5. 打开学习工作台，选择 Agent 和资料后开始提问。
6. 尝试使用 / 调用测验、闪卡或导图工具，再把结果保存到笔记或 Wiki。

更完整的安装、环境和功能说明请参考项目中的文档站源码：docs/src/views/docs-site。

本地优先

• 对话、文档、笔记、知识库、Agent 配置和任务记录主要保存在本地工作目录及 SQLite 数据库中。
• 文件工具通过授权根目录和虚拟文件系统访问，降低误读写系统敏感路径的风险。
• 你可以自行迁移、备份和删除本地数据，不必绑定某个云平台。
• AI 请求是否发送到云端，取决于你配置的模型、OCR、语音和检索服务。
• 使用云端模型、搜索工具或远程 MCP 服务前，请确认对应服务商的数据政策和费用规则。

项目状态

Reviva 当前正式版本为 1.1.0，功能和界面仍在持续更新。项目主要面向 Windows 和 macOS 桌面端，建议在长期使用前做好重要数据备份。

遇到问题欢迎提交 GitHub Issues。

未来计划

• 支持检查自动更新
• 支持Url导入爬取
• 音视频文件解析处理
• wiki支持链接和音视频解析
• 支持response api格式
• 自定义skill
• 更丰富的内置 Agent 和 Skills
• 对话页面导航功能
• 更完善的导入导出与备份能力
• Agent 自主学习成长闭环（长期积累用户偏好、学习画像、薄弱点，所有成长结果可审计、可撤销、可评测）目前beta
• 更多......

开源协议与商业授权

本项目采用 AGPL-3.0 + 商业许可 双授权模式。

个人用户

• 个人学习、研究和自用永久免费，无需付费或申请授权。
• 你可以在 AGPL-3.0 协议下自由使用、修改和自部署 Reviva。
• 修改后的版本，需按 AGPL-3.0 要求开放源码。

商业与多人使用

以下场景需要提前联系作者获取商业授权：

• 企业、机构或团队内部多人使用
• 商业化产品或收费服务中集成 Reviva
• 二次开发后用于客户项目、培训交付或商业解决方案
• 作为闭源产品、SaaS 服务或私有化部署的一部分
• 二次分发、白标包装或嵌入其他商业软件
• 移除、隐藏或修改 Reviva 的版权和授权声明

免责声明

AI 生成内容可能存在错误、遗漏或不适合直接使用的情况。请在学习、研究、商业、法律、医疗等重要场景中自行核验。Reviva 不对模型输出的准确性、完整性或适用性作保证。

联系与交流

• 问题反馈：GitHub Issues
• 项目主页：GitHub
• 合作与交流：可通过下方微信联系

赞赏支持

Reviva 的开发需要持续投入。如果它对你的学习或工作有帮助，欢迎请作者喝杯咖啡~

作者的其他项目

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致谢

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感谢所有开源贡献者和社区用户。