agent-cli-Mrzhou300

Agent-CLI — 轻量级个人助手

集三大开源项目设计思想之大成的轻量级个人助手 Agent。 融合 learn-claude-code、14days-build-claude-code-cli、claude-code-complete-guide_v2 的设计精华。

---

✨ 特性

---

🚀 快速开始

安装

# 方式一：从 PyPI 安装（推荐）
pip install agent-cli-Mrzhou300

# 方式二：从源码安装
git clone https://github.com/your-username/agent-cli.git
cd agent-cli
uv sync

配置 API Key

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

运行

# 命令行模式（pip 安装后直接用）
agent-cli run "你好，请搜索项目中的 TODO 注释"

# 从源码运行需加 uv run 前缀
uv run agent-cli run "你好"

# REPL 交互模式（支持 --resume 恢复会话）
agent-cli repl

# 恢复指定会话
agent-cli repl --resume sess_20260610_143022_abc123

# 详细输出模式
agent-cli run --verbose "分析代码质量"

# JSON 输出模式
agent-cli run --json "查看系统状态"

# 初始化项目配置
agent-cli init

模型切换（v0.2.0）

支持 Anthropic Claude 和 OpenAI 兼容 API（如 DeepSeek）之间的自由切换：

# 使用 Claude（设置 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量，或者 auto 自动检测）
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx
agent-cli run "分析代码" --provider anthropic

# 使用 DeepSeek（设置 COMPATIBLE_API_KEY 环境变量）
export COMPATIBLE_API_KEY=sk-xxx
agent-cli run "写一个排序算法" --provider compatible

# auto 模式按优先级自动检测：ANTHROPIC_API_KEY > COMPATIBLE_API_KEY > Mock
agent-cli run "你好"        # 自动选择可用模型

# 显式指定 API key 和模型名称
agent-cli repl --provider compatible --api-key sk-xxx --model deepseek-chat

# 使用其他兼容 API（如 OpenAI）
agent-cli repl --provider compatible --base-url https://api.openai.com/v1 --api-key sk-xxx

# 显式使用 Mock 模式（无需 API key）
agent-cli run "你好" --provider mock

流式输出

CompatibleProvider 和 AnthropicProvider 支持流式输出（SSE），逐字返回结果：

# DeepSeek 流式输出
agent-cli run "讲个故事" --provider compatible --api-key sk-xxx

# Claude 流式输出（默认启用）
agent-cli run "讲个故事"

---

🏗 架构一览

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        CLI 层 (Typer)                             │
│    run "指令"   │   repl   │   init   │   plan   │   skill       │
│    permission   │   swarm  │   mcp    │ sessions │   memory       │
└──────────────────────┬───────────────────────────────────────────┘
                       │
┌──────────────────────▼───────────────────────────────────────────┐
│                         Agent Loop 层                             │
│  ┌──────────┐  ┌────────────┐  ┌──────────┐  ┌───────────────┐  │
│  │ Provider │  │ ToolReg.   │  │ TaskPlan │  │ HookManager   │  │
│  │ (Mock/   │  │ (8+工具)   │  │ (审批闭环)│  │ (4个Hook点)   │  │
│  │ Anthrop) │  │            │  │          │  │               │  │
│  └──────────┘  └────────────┘  └──────────┘  └───────────────┘  │
│  ┌──────────┐  ┌────────────┐  ┌──────────┐  ┌───────────────┐  │
│  │ Skills   │  │ Subagent   │  │ Memory   │  │ MCP Bridge   │  │
│  │ (按需加载)│  │ (独立上下文)│  │ (三级记忆)│  │ (外部工具)    │  │
│  └──────────┘  └────────────┘  └──────────┘  └───────────────┘  │
│  ┌──────────┐  ┌────────────┐  ┌──────────┐  ┌───────────────┐  │
│  │ Compact  │  │ Coordinator│  │ Monitor  │  │ Permission   │  │
│  │ (L1-L4)  │  │ (多Agent)  │  │ (监控告警)│  │ (四级权限)    │  │
│  └──────────┘  └────────────┘  └──────────┘  └───────────────┘  │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                           │
┌──────────────────────────▼──────────────────────────────────────┐
│                     数据存储层 (.agent/)                          │
│  .agent/{memory, sessions, logs, archives, plans, skills}/      │
│  .agent/{permissions.json, mcp.json, project.md}                │
│  零外部依赖 — 一切基于文件系统，Git 可追踪                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

---

🛠 命令大全

核心命令

Phase 3 命令

Phase 4 命令

---

🔐 权限管理

四级权限决策链：

# 查看所有规则
agent-cli permission --list

# 永久允许某工具
agent-cli permission --allow bash

# 永久拒绝某工具
agent-cli permission --deny write

# 设为总是询问
agent-cli permission --always-ask web_fetch

# 撤销规则
agent-cli permission --revoke bash

# 查看某工具的当前决策
agent-cli permission --show bash

# 查看权限引擎状态
agent-cli permission --status

决策优先级：

1. 自定义规则 (allow / deny / always_ask)
2. 工具安全等级 (safe → allow / sensitive → ask / dangerous → deny)
3. 默认 → ask

---

🤖 多Agent协作

四种编排模式：

顺序执行

# 任务依次执行，前一个结果传递给下一个
agent-cli swarm --sequential "分析项目结构\n查找配置文件\n生成报告"

并行执行

# 所有任务同时执行
agent-cli swarm --parallel "搜索TODO\n搜索FIXME\n搜索BUG"

投票模式

# 多个 Agent 独立回答同一问题
agent-cli swarm --vote "这个代码重构方案可靠吗？"
agent-cli swarm --vote "当前架构适合微服务吗？" --voters 5

辩论模式

# 正反双方多轮辩论
agent-cli swarm --debate "用 Rust 重写核心模块？"
agent-cli swarm --debate "微服务还是单体？" --rounds 3

---

📊 监控与告警

REPL 模式内置监控：

/stats      → 显示工具调用统计
/metrics    → 查看详细指标
/alerts     → 查看告警记录

告警分级：

• 🚨 P0 致命: API连续失败5次 / 循环迭代异常
• 🔴 P1 严重: 错误率 > 5%
• ⚠️ P2 警告: 重试超2次 / 循环迭代较多
• ℹ️ P3 通知: 常规信息

---

💬 REPL 命令

REPL 模式下可用命令：

/exit, /quit           退出 REPL
/help, /?              显示帮助
/save                  保存当前会话
/clear                 清空对话历史
/stats                 显示压缩/会话/监控统计
/memory                列出文件记忆
/sessions              列出所有会话
/sessions <id>         查看指定会话
/sessions --search=关键词  搜索会话内容
/resume <id>           恢复指定会话
/metrics               显示工具调用指标
/alerts                显示告警记录

---

📚 详细文档

• 开发规范文档 — 完整的14个模块规范
• 架构详解 — 五层架构、数据流、核心设计模式、扩展点
• 模块详解 — 14个模块的职责、接口、设计决策

---

🧪 测试

# 运行所有测试
uv run pytest tests/ -v

# 覆盖率报告
uv run pytest tests/ --cov=agent_cli --cov-report=term

# 代码质量检查
uv run ruff check src/ tests/
uv run ruff format src/ tests/ --check

# 类型检查（非阻塞）
uv run mypy src/ || true

668 测试全部通过（覆盖率 87% • --cov-fail-under=80），覆盖：

• 数据模型 (9) · Provider (61) · Agent Loop (7) · ToolRegistry (8)
• Hooks (9) · Session (17) · Memory (30) · Compact (13)
• Permission (18) · Planning (17) · Skills (20) · MCP (10)
• Subagent (24) · 监控 (18) · Swarm (24) · 文件工具 (30)
• Bash (22) · Web (12) · AgentTool (10) · Executor (6)
• Renderer (16) · REPL (38) · SessionMemory (9)

---

💡 设计哲学

1. Agent = 模型 + Harness — 工程师不是在编写智能，而是在构建智能栖居的世界
2. 最小化 Agent Loop — ~60 行核心循环，所有复杂机制"挂在循环上"
3. 工具优先 — 新增能力 = 注册新工具 handler
4. 渐进式复杂 — 从最小可行 Harness 开始，每步只加一个机制
5. 文件即通信 — JSONL 文件作为消息总线，零外部依赖

---

🙏 致谢

本项目的设计思想融合自以下优秀开源项目：

• shareAI-lab/learn-claude-code (62.9k ⭐) — 循环结构、上下文压缩、Hook 模式
• bozhouDev/14days-build-claude-code-cli — Provider 抽象、ToolRegistry、CLI 框架
• bcefghj/claude-code-complete-guide_v2 — 四级权限、三级记忆、Agent Teams

---

协议: MIT 版本: 0.2.0 最后更新: 2026-06-11