THU CyberCraze Agent

Интерактивный терминальный агент для написания кода, работающий через прокси-сервер лаборатории THU (API, совместимый с OpenAI). Он запускается в вашем текущем терминале, работает в текущей директории, может просматривать файлы, предлагать команды оболочки и ждать вашего подтверждения перед их выполнением.

1. Установка

1.1 Получение API-ключа

Создайте ключ здесь:

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

Базовый URL:

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

Установите переменные окружения:

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'

Вы также можете запустить агента и ввести ключ при появлении запроса. Агент сохранит его в глобальный файл конфигурации пользователя:

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

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

1.2 Запуск агента

Linux (собранный бинарный файл):

./dist/thu-agent

Windows (собранный на Windows):

.\dist\thu-agent.exe

macOS (запуск через Python напрямую):

python3 agent.py

1.3 Сборка бинарных файлов (если необходимо)

Сборка для Linux:

bash build_agent.sh

Результат:

dist/thu-agent

Сборка для Windows (запускать в Windows, не в WSL):

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

Результат:

dist\thu-agent.exe

1.4 Опционально: Глобальный запуск

Linux:

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

Windows: добавьте директорию dist репозитория в PATH или скопируйте .exe в директорию, которая уже находится в PATH.

Пример (PowerShell):

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

Откройте новый терминал и запустите:

thu-agent.exe

Related MCP server: firepass-mcp

2. Использование

Запустите агента:

./dist/thu-agent

Или запустите через Python:

python3 agent.py

При необходимости передайте модель и ключ напрямую:

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

Модель по умолчанию:

deepseek-v3.2

Текущие модели:

• 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

Пока агент думает или выполняет команду, нажмите Ctrl+C для прерывания. Он запросит последующую инструкцию. Введите /stop, чтобы отменить прерванный ход, или введите новую инструкцию для продолжения.

3. Список функций

Доступные команды с косой чертой:

• /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. Пояснения к функциям

Сессии и память:

• /save [name] сохраняет текущую сессию на диск. По умолчанию сессии сохраняются вручную.

• /autosave переключает автоматическое сохранение для этой сессии.

• /sessions выводит список сохраненных сессий с ID, кратким описанием и временем последнего использования.

• /load <id|name> загружает сохраненную сессию.

• /fork <id|name> [new-name] создает новую сессию на основе сохраненной.

• /new [name] начинает новую сессию с чистым контекстом.

• /delete <id|name> удаляет сохраненную сессию.

Управление контекстом:

• /context обновляет и отображает снимок контекста запуска (дата, статус git, файлы памяти поблизости, такие как AGENTS.md или CLAUDE.md).

• /compact [keep] суммирует старые сообщения и сохраняет недавние ходы для уменьшения размера контекста.

• /clear очищает разговор в памяти, сохраняя контекст текущего проекта.

• /status показывает версию, модель, имя сессии, состояние автосохранения, количество сообщений и размер контекста.

Команды и выполнение:

• /alwaysRun переключает автоматическое подтверждение для команд оболочки.

• /stop используется только после запроса прерывания для отмены прерванного хода.

Вложения:

• /attach path/to/file.txt explain this file вставляет содержимое небольших текстовых файлов/файлов кода в следующий ход модели.

• Нетекстовые файлы передаются как ссылки на файлы, чтобы агент мог изучить их с помощью команд.

• Файлы изображений могут быть отправлены как мультимодальный контент только в том случае, если выбранная модель/прокси поддерживает это и установлена переменная THU_AGENT_MULTIMODAL=1. В противном случае они рассматриваются как ссылки на файлы.

Модели и ключи:

• /model повторно выбирает модель (это сбрасывает контекст разговора).

• /key обновляет API-ключ и сохраняет его в глобальный файл .env.

Обновления:

• При запуске агент сравнивает свою встроенную версию с файлом VERSION на GitHub и напоминает вам, если она устарела.

• /update клонирует репозиторий GitHub во временную директорию, пересобирает бинарный файл, устанавливает его по текущему пути исполняемого файла (или /usr/local/bin/thu-agent в Linux), а затем удаляет временный клон. В Windows он планирует замену запущенного .exe после выхода.

Прочее:

• /pwd выводит текущую рабочую директорию.

• /help показывает список команд.

• /exit завершает работу агента.

Примечания:

• MCP-сервер в server.py отделен от интерактивного агента в agent.py.