THU CyberCraze 에이전트

THU 연구실 프록시(OpenAI 호환 API)로 구동되는 대화형 터미널 코딩 에이전트입니다. 현재 터미널에서 실행되며, 현재 디렉토리에서 작동하고, 파일을 검사하고, 셸 명령을 제안하며, 실행 전 사용자의 승인을 기다립니다.

1. 설치

1.1 API 키 발급

여기에서 키를 생성하세요:

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

기본 URL:

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

환경 변수 설정:

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'

에이전트를 실행하고 메시지가 표시될 때 키를 붙여넣을 수도 있습니다. 에이전트는 이를 사용자별 전역 설정 파일에 저장합니다:

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

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

1.2 에이전트 실행

Linux (빌드된 바이너리):

./dist/thu-agent

Windows (Windows에서 빌드):

.\dist\thu-agent.exe

macOS (Python 직접 실행):

python3 agent.py

1.3 바이너리 빌드 (필요한 경우)

Linux 빌드:

bash build_agent.sh

결과:

dist/thu-agent

Windows 빌드 (WSL 내부가 아닌 Windows에서 실행):

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

결과:

dist\thu-agent.exe

1.4 선택 사항: 전역 실행

Linux:

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

Windows: 리포지토리 dist 디렉토리를 PATH에 추가하거나, .exe 파일을 이미 PATH에 있는 디렉토리로 복사합니다.

예시 (PowerShell):

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

새 터미널을 열고 다음을 실행합니다:

thu-agent.exe

2. 사용법

에이전트 시작:

./dist/thu-agent

또는 Python으로 실행:

python3 agent.py

원하는 경우 모델과 키를 직접 전달할 수 있습니다:

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

기본 모델:

deepseek-v3.2

현재 모델:

• 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

에이전트가 생각 중이거나 명령을 실행하는 동안 Ctrl+C를 눌러 중단할 수 있습니다. 그러면 후속 지침을 묻는 메시지가 표시됩니다. 중단된 턴을 삭제하려면 /stop을 입력하거나, 계속하려면 새 지침을 입력하세요.

3. 기능 목록

사용 가능한 슬래시 명령어:

• /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. 기능 설명

세션 및 메모리:

• /save [name]은 현재 세션을 디스크에 저장합니다. 세션은 기본적으로 수동 저장 방식입니다.

• /autosave는 이 세션에 대한 자동 저장을 토글합니다.

• /sessions는 ID, 요약 및 마지막 사용 시간이 포함된 저장된 세션 목록을 표시합니다.

• /load <id|name>은 저장된 세션을 불러옵니다.

• /fork <id|name> [new-name]은 저장된 세션에서 새 세션을 생성합니다.

• /new [name]은 새로운 컨텍스트로 새 세션을 시작합니다.

• /delete <id|name>은 저장된 세션을 삭제합니다.

컨텍스트 관리:

• /context는 시작 컨텍스트 스냅샷(날짜, git 상태, AGENTS.md 또는 CLAUDE.md와 같은 주변 메모리 파일)을 새로 고치고 표시합니다.

• /compact [keep]은 이전 메시지를 요약하고 최근 턴을 유지하여 컨텍스트 크기를 줄입니다.

• /clear는 현재 프로젝트 컨텍스트를 유지하면서 메모리 내 대화 내용을 지웁니다.

• /status는 버전, 모델, 세션 이름, 자동 저장 상태, 메시지 수 및 컨텍스트 크기를 보여줍니다.

명령 및 실행:

• /alwaysRun은 셸 명령에 대한 자동 승인을 토글합니다.

• /stop은 중단 프롬프트 이후에만 사용하여 중단된 턴을 삭제하는 데 사용됩니다.

첨부 파일:

• /attach path/to/file.txt explain this file은 작은 텍스트/코드 파일을 다음 모델 턴에 인라인으로 포함합니다.

• 텍스트가 아닌 파일은 에이전트가 명령으로 검사할 수 있도록 파일 참조로 전달됩니다.

• 이미지 파일은 선택한 모델/프록시가 지원하고 THU_AGENT_MULTIMODAL=1이 설정된 경우에만 멀티모달 콘텐츠로 전송될 수 있습니다. 그렇지 않으면 파일 참조로 처리됩니다.

모델 및 키:

• /model은 모델을 다시 선택합니다(이 작업은 대화 컨텍스트를 재설정합니다).

• /key는 API 키를 업데이트하고 전역 .env 파일에 저장합니다.

업데이트:

• 시작 시 에이전트는 내장된 버전과 GitHub의 VERSION 파일을 비교하여 뒤처져 있는 경우 알림을 보냅니다.

• /update는 GitHub 리포지토리를 임시 디렉토리로 복제하고, 바이너리를 다시 빌드하고, 현재 실행 파일 경로(또는 Linux의 경우 /usr/local/bin/thu-agent)에 설치한 다음 임시 복제본을 제거합니다. Windows에서는 실행 중인 .exe를 종료 후 교체하도록 예약합니다.

기타:

• /pwd는 현재 작업 디렉토리를 출력합니다.

• /help는 명령어 목록을 보여줍니다.

• /exit는 에이전트를 종료합니다.

참고:

• server.py의 MCP 서버는 agent.py의 대화형 에이전트와 별개입니다.