THU CyberCraze Agent

由 THU 实验室代理（兼容 OpenAI 的 API）驱动的交互式终端编码代理。它在你的当前终端中运行，在当前目录下工作，可以检查文件、建议 shell 命令，并在执行前等待你的批准。

1. 安装

1.1 获取 API 密钥

在此处创建密钥：

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

基础 URL：

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

设置环境变量：

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'

你也可以启动代理并在提示时粘贴密钥。代理会将其保存到每个用户的全局配置文件中：

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

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

1.2 运行代理

Linux（构建好的二进制文件）：

./dist/thu-agent

Windows（在 Windows 上构建）：

.\dist\thu-agent.exe

macOS（直接运行 Python）：

python3 agent.py

1.3 构建二进制文件（如果需要）

Linux 构建：

bash build_agent.sh

结果：

dist/thu-agent

Windows 构建（在 Windows 上运行，而不是在 WSL 内）：

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

结果：

dist\thu-agent.exe

1.4 可选：全局运行

Linux：

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

Windows：将仓库的 dist 目录添加到 PATH，或者将 .exe 复制到已在 PATH 中的目录。

示例（PowerShell）：

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

打开一个新的终端并运行：

thu-agent.exe

2. 使用方法

启动代理：

./dist/thu-agent

或者使用 Python 运行：

python3 agent.py

如果需要，可以直接传入模型和密钥：

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

默认模型：

deepseek-v3.2

当前模型：

• 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

当代理正在思考或运行命令时，按 Ctrl+C 可中断。它会询问后续指令。在中断处输入 /stop 可放弃中断的轮次，或输入新指令以继续。

3. 功能列表

可用的斜杠命令：

• /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. 功能说明

会话和记忆：

• /save [name] 将当前会话保存到磁盘。默认情况下，会话需要手动保存。

• /autosave 切换当前会话的自动保存功能。

• /sessions 列出已保存的会话，包含 ID、摘要和最后使用时间。

• /load <id|name> 加载已保存的会话。

• /fork <id|name> [new-name] 从已保存的会话创建一个新会话。

• /new [name] 开启一个具有全新上下文的新会话。

• /delete <id|name> 删除已保存的会话。

上下文管理：

• /context 刷新并显示启动上下文快照（日期、git 状态、附近的记忆文件，如 AGENTS.md 或 CLAUDE.md）。

• /compact [keep] 总结旧消息并保留最近的轮次，以减少上下文大小。

• /clear 清除内存中的对话，同时保留当前项目上下文。

• /status 显示版本、模型、会话名称、自动保存状态、消息计数和上下文大小。

命令和执行：

• /alwaysRun 切换 shell 命令的自动批准功能。

• /stop 仅在中断提示后使用，用于放弃中断的轮次。

附件：

• /attach path/to/file.txt explain this file 将小型文本/代码文件内联到下一轮模型对话中。

• 非文本文件作为文件引用传递，供代理通过命令检查。

• 仅当所选模型/代理支持且设置了 THU_AGENT_MULTIMODAL=1 时，图像文件才能作为多模态内容发送。否则，它们将被视为文件引用。

模型和密钥：

• /model 重新选择模型（这会重置对话上下文）。

• /key 更新 API 密钥并将其保存到全局 .env 文件中。

更新：

• 启动时，代理会将内置版本与 GitHub 上的 VERSION 文件进行比较，如果版本落后会提醒你。

• /update 将 GitHub 仓库克隆到临时目录，重新构建二进制文件，将其安装到当前可执行路径（或 Linux 上的 /usr/local/bin/thu-agent），然后删除临时克隆。在 Windows 上，它会安排在退出后替换正在运行的 .exe。

其他：

• /pwd 打印当前工作目录。

• /help 显示命令列表。

• /exit 退出代理。

注意：

• server.py 中的 MCP 服务器与 agent.py 中的交互式代理是分开的。