THU Agent by CyberCraze
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/newБазовый URL:
https://lab.cs.tsinghua.edu.cn/ai-platform/api/v1Установите 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/.envWindows:
%USERPROFILE%\.thu-cybercraze-agent\.env
1.2 Запуск агента
Linux (собранный бинарный файл):
./dist/thu-agentWindows (собранный на Windows):
.\dist\thu-agent.exemacOS (запуск через Python напрямую):
python3 agent.py1.3 Сборка бинарных файлов (если необходимо)
Сборка для Linux:
bash build_agent.shРезультат:
dist/thu-agentСборка для Windows (запускать в Windows, не в WSL):
py -3 -m pip install pyinstaller
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\build_agent_windows.ps1Результат:
dist\thu-agent.exe1.4 Опционально: Глобальный запуск
Linux:
sudo install -m 755 dist/thu-agent /usr/local/bin/thu-agentWindows: добавьте директорию dist репозитория в PATH или скопируйте .exe в директорию, которая уже находится в PATH.
Пример (PowerShell):
[Environment]::SetEnvironmentVariable(
"Path",
$env:Path + ";C:\Users\USER\Downloads\THU-deepseek-glm-api-mcp-server\dist",
"User"
)Откройте новый терминал и запустите:
thu-agent.exe2. Использование
Запустите агента:
./dist/thu-agentИли запустите через Python:
python3 agent.pyПри необходимости передайте модель и ключ напрямую:
python3 agent.py --model deepseek-v3.2 --api-key "$THU_LAB_PROXY_API_KEY"Модель по умолчанию:
deepseek-v3.2Текущие модели:
qwen3-max-thinkingqwen3-maxglm-5glm-5-thinkingglm-4.7-thinkingkimi-k2.5kimi-k2.5-thinkingminimax-m2.5minimax-m2.5-thinkingqwen3.5-plusqwen3.5-plus-thinkingqwen3.5-minideepseek-v3.2-thinkingdeepseek-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./autosaveпереключает автоматическое сохранение для этой сессии./sessionsвыводит 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:
/contextобновляет и отображает снимок контекста запуска (дата, статус git, файлы памяти поблизости, такие какAGENTS.mdилиCLAUDE.md)./compact [keep]суммирует старые сообщения и сохраняет недавние ходы для уменьшения размера контекста./clearочищает разговор в памяти, сохраняя контекст текущего проекта./statusпоказывает версию, модель, имя сессии, состояние автосохранения, количество сообщений и размер контекста.
Команды и выполнение:
/alwaysRunпереключает автоматическое подтверждение для команд оболочки./stopиспользуется только после запроса прерывания для отмены прерванного хода.
Вложения:
/attach path/to/file.txt explain this fileвставляет 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:
/modelповторно выбирает модель (это сбрасывает контекст разговора)./keyобновляет API-ключ и сохраняет его в глобальный файл.env.
Обновления:
При запуске агент сравнивает свою встроенную версию с файлом
VERSIONна GitHub и напоминает вам, если она устарела./updateклонирует репозиторий GitHub во временную директорию, пересобирает бинарный файл, устанавливает его по текущему пути исполняемого файла (или/usr/local/bin/thu-agentв Linux), а затем удаляет временный клон. В Windows он планирует замену запущенного.exeпосле выхода.
Прочее:
/pwdвыводит текущую рабочую директорию./helpпоказывает список команд./exitзавершает работу агента.
Примечания:
MCP-сервер в
server.pyотделен от интерактивного агента вagent.py.
This server cannot be installed
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Latest Blog Posts
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/cybercrazetech/THU-deepseek-glm-api-mcp-server'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server