Agente THU CyberCraze

Agente de codificación de terminal interactivo impulsado por el proxy de laboratorio THU (API compatible con OpenAI). Se ejecuta en tu terminal actual, funciona en tu directorio actual, puede inspeccionar archivos, proponer comandos de shell y esperar tu aprobación antes de ejecutarlos.

1. Instalación

1.1 Obtener una clave API

Crea una clave aquí:

https://lab.cs.tsinghua.edu.cn/ai-platform/c/new

URL base:

https://lab.cs.tsinghua.edu.cn/ai-platform/api/v1

Establece las variables de entorno:

export THU_LAB_PROXY_API_KEY='your_proxy_key_here'
export THU_LAB_PROXY_BASE_URL='https://lab.cs.tsinghua.edu.cn/ai-platform/api/v1'

Windows PowerShell:

$env:THU_LAB_PROXY_API_KEY='your_proxy_key_here'
$env:THU_LAB_PROXY_BASE_URL='https://lab.cs.tsinghua.edu.cn/ai-platform/api/v1'

También puedes iniciar el agente y pegar la clave cuando se te solicite. El agente la guarda en un archivo de configuración global por usuario:

• Linux y macOS: ~/.thu-cybercraze-agent/.env

• Windows: %USERPROFILE%\.thu-cybercraze-agent\.env

1.2 Ejecutar el agente

Linux (binario compilado):

./dist/thu-agent

Windows (compilado en Windows):

.\dist\thu-agent.exe

macOS (ejecutar Python directamente):

python3 agent.py

1.3 Compilar los binarios (si es necesario)

Compilación en Linux:

bash build_agent.sh

Resultado:

dist/thu-agent

Compilación en Windows (ejecutar en Windows, no dentro de WSL):

py -3 -m pip install pyinstaller
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\build_agent_windows.ps1

Resultado:

dist\thu-agent.exe

1.4 Opcional: Ejecutar globalmente

Linux:

sudo install -m 755 dist/thu-agent /usr/local/bin/thu-agent

Windows: añade el directorio dist del repositorio al PATH, o copia el .exe en un directorio que ya esté en el PATH.

Ejemplo (PowerShell):

[Environment]::SetEnvironmentVariable(
  "Path",
  $env:Path + ";C:\Users\USER\Downloads\THU-deepseek-glm-api-mcp-server\dist",
  "User"
)

Abre una nueva terminal y ejecuta:

thu-agent.exe

2. Uso

Inicia el agente:

./dist/thu-agent

O ejecútalo con Python:

python3 agent.py

Pasa el modelo y la clave directamente si lo deseas:

python3 agent.py --model deepseek-v3.2 --api-key "$THU_LAB_PROXY_API_KEY"

Modelo predeterminado:

deepseek-v3.2

Modelos actuales:

• qwen3-max-thinking

• qwen3-max

• glm-5

• glm-5-thinking

• glm-4.7-thinking

• kimi-k2.5

• kimi-k2.5-thinking

• minimax-m2.5

• minimax-m2.5-thinking

• qwen3.5-plus

• qwen3.5-plus-thinking

• qwen3.5-mini

• deepseek-v3.2-thinking

• deepseek-v3.2

Mientras el agente está pensando o ejecutando un comando, presiona Ctrl+C para interrumpirlo. Te pedirá una instrucción de seguimiento. Escribe /stop allí para descartar el turno interrumpido, o escribe una nueva instrucción para continuar.

3. Lista de funciones

Comandos de barra disponibles:

• /help

• /save [name]

• /autosave

• /context

• /compact [keep]

• /clear

• /status

• /attach <path> [instruction]

• /stop

• /sessions

• /load <id|name>

• /fork <id|name> [new-name]

• /new [name]

• /delete <id|name>

• /update

• /model

• /key

• /pwd

• /alwaysRun

• /exit

4. Explicación de funciones

Sesión y memoria:

• /save [name] guarda la sesión actual en el disco. Las sesiones se guardan manualmente por defecto.

• /autosave alterna el guardado automático para esta sesión.

• /sessions enumera las sesiones guardadas con un ID, resumen y la última hora de uso.

• /load <id|name> carga una sesión guardada.

• /fork <id|name> [new-name] crea una nueva sesión a partir de una guardada.

• /new [name] inicia una nueva sesión con un contexto nuevo.

• /delete <id|name> elimina una sesión guardada.

Gestión de contexto:

• /context actualiza y muestra la instantánea del contexto de inicio (fecha, estado de git, archivos de memoria cercanos como AGENTS.md o CLAUDE.md).

• /compact [keep] resume los mensajes antiguos y mantiene los turnos recientes para reducir el tamaño del contexto.

• /clear borra la conversación en memoria mientras preserva el contexto actual del proyecto.

• /status muestra la versión, el modelo, el nombre de la sesión, el estado del guardado automático, el recuento de mensajes y el tamaño del contexto.

Comandos y ejecución:

• /alwaysRun alterna la aprobación automática para comandos de shell.

• /stop se utiliza solo después de un aviso de interrupción para descartar el turno interrumpido.

Archivos adjuntos:

• /attach path/to/file.txt explain this file inserta archivos pequeños de texto/código en el siguiente turno del modelo.

• Los archivos que no son de texto se pasan como referencias de archivo para que el agente los inspeccione con comandos.

• Los archivos de imagen se pueden enviar como contenido multimodal solo cuando el modelo/proxy seleccionado lo admite y THU_AGENT_MULTIMODAL=1 está configurado. De lo contrario, se tratan como referencias de archivo.

Modelos y claves:

• /model vuelve a seleccionar el modelo (esto restablece el contexto de la conversación).

• /key actualiza la clave API y la guarda en el .env global.

Actualizaciones:

• Al iniciar, el agente compara su versión integrada con el archivo VERSION de GitHub y te recuerda si está desactualizado.

• /update clona el repositorio de GitHub en un directorio temporal, recompila el binario, lo instala en la ruta ejecutable actual (o /usr/local/bin/thu-agent en Linux) y luego elimina el clon temporal. En Windows, prepara un reemplazo posterior al cierre del .exe en ejecución.

Otros:

• /pwd imprime el directorio de trabajo actual.

• /help muestra la lista de comandos.

• /exit cierra el agente.

Notas:

• El servidor MCP en server.py es independiente del agente interactivo en agent.py.