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Deep Agents CLI：终端中的 AI 助手
Deep Agents CLI 是一个强大的终端编码智能体，构建于 Deep Agents SDK 之上。它具备持久化记忆、项目约定学习、可自定义技能和执行审批控制等能力。本文将带你快速上手这个终端中的 AI 助手。
CLI 能做什么？
Deep Agents CLI 内置了丰富的能力：
- 文件操作：读取、写入、编辑项目中的文件
- Shell 命令执行：运行测试、构建项目、管理依赖
- Web 搜索：搜索最新信息和文档（需要 Tavily API key）
- HTTP 请求：向 API 和外部服务发起请求
- 任务规划：将复杂任务拆分为步骤，通过 todo 系统跟踪进度
- 记忆存储：跨会话存取信息，记住项目约定和学习模式
- 人机协作：对敏感操作要求人工审批
- 技能系统：使用自定义专长扩展智能体能力
快速安装
1. 设置 API Key
选择你的模型提供商，设置对应的 API key：
bash
# OpenAI
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
# 或 Anthropic
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"
# 或 Google
export GOOGLE_API_KEY="your-api-key"2. 安装并运行
bash
# 全局安装
uv tool install deepagents-cli
deepagents
# 或不安装直接运行
uvx deepagents-cli3. 开始对话
> 创建一个 Python 脚本，打印 "Hello, World!"智能体会在修改文件之前，以 diff 形式展示变更并请求你批准。
内置工具详解
CLI 自带 12 个核心工具，无需额外配置：
| 工具 | 功能 | 需要审批 |
|---|---|---|
ls | 列出文件与目录 | - |
read_file | 读取文件内容（支持图片多模态） | - |
write_file | 创建或覆盖文件 | ✓ |
edit_file | 对现有文件进行定向编辑 | ✓ |
glob | 查找匹配模式的文件（如 **/*.py） | - |
grep | 跨文件搜索文本模式 | - |
shell | 执行 Shell 命令（本地模式） | ✓ |
execute | 在远程沙箱中执行命令 | ✓ |
web_search | 使用 Tavily API 进行 Web 搜索 | ✓ |
fetch_url | 抓取网页并转换为 Markdown | ✓ |
task | 委托子智能体并行执行 | ✓ |
write_todos | 创建并管理任务列表 | - |
标记为"需要审批"的工具在执行前会暂停等待你确认。
绕过审批
如果你信任智能体的操作，可以启用自动批准：
bash
# 启动时启用
deepagents --auto-approve
# 会话中按 Shift+Tab 切换Slash 命令
在会话中使用以下命令：
| 命令 | 功能 |
|---|---|
/model | 打开交互式模型选择器 |
/model <provider:model> | 切换到指定模型 |
/model --default <model> | 设置持久化默认模型 |
/remember [context] | 回顾对话并更新记忆与技能 |
/tokens | 显示当前上下文 token 使用量 |
/clear | 清空对话历史，启动新线程 |
/threads | 浏览并恢复之前的对话 |
/trace | 在 LangSmith 中打开当前线程 |
/help | 显示帮助信息 |
/quit 或 /q | 退出 CLI |
快速执行 Shell 命令
在命令前加 ! 可直接执行：
bash
!git status
!npm test
!ls -la快捷键
| 快捷键 | 动作 |
|---|---|
Enter | 提交提示词 |
Shift+Enter / Ctrl+J | 插入换行 |
Ctrl+A | 选择输入中的所有文本 |
@filename | 自动补全文件并注入内容 |
Shift+Tab / Ctrl+T | 切换自动批准 |
Ctrl+E | 展开/折叠最近一次工具输出 |
Escape | 中断当前操作 |
Ctrl+C | 中断或退出 |
Ctrl+D | 退出 |
命令行选项
bash
# 使用命名智能体（独立记忆）
deepagents --agent backend-dev
# 指定模型
deepagents --model anthropic:claude-sonnet-4-5
deepagents --model openai:gpt-4o
# 恢复会话
deepagents --resume # 恢复最近一次
deepagents --resume <ID> # 恢复指定线程
# 自动批准（跳过人工审批）
deepagents --auto-approve
# 使用远程沙箱
deepagents --sandbox modal
deepagents --sandbox daytona
# 传递模型参数
deepagents --model-params '{"temperature": 0.7}'非交互模式
使用 -n 运行单个任务，无需启动交互界面：
bash
deepagents -n "编写一个 Python 脚本，打印 hello world"管道输入
可以通过 stdin 管道传入内容：
bash
echo "解释这段代码" | deepagents
cat error.log | deepagents -n "这个错误的原因是什么？"
git diff | deepagents -n "审查这些变更"干净输出
使用 -q 获得适合管道的干净输出：
bash
deepagents -n "为 Python 生成一个 .gitignore" -q > .gitignore
deepagents -n "列出依赖项" -q --no-stream | sort允许特定 Shell 命令
非交互模式默认禁用 shell，使用 --shell-allow-list 允许特定命令：
bash
deepagents -n "运行测试并修复失败项" --shell-allow-list "pytest,git,make"
deepagents -n "构建项目" --shell-allow-list recommended
配置目录结构
每个智能体都有独立的配置目录：
~/.deepagents/
├── config.toml # 全局配置（模型设置等）
├── agent/ # 默认智能体
│ ├── AGENTS.md # 全局记忆
│ ├── memories/ # 学习到的记忆
│ │ ├── api-conventions.md
│ │ └── coding-style.md
│ └── skills/ # 用户技能
│ └── web-research/
│ └── SKILL.md
└── backend-dev/ # 命名智能体
├── AGENTS.md
└── memories/
模型选择优先级
如果在 ~/.deepagents/config.toml 中设置了默认模型，CLI 会使用该模型。否则根据可用的 API key 自动选择：
| 优先级 | API Key | 默认模型 |
|---|---|---|
| 1 | OPENAI_API_KEY | gpt-5.2 |
| 2 | ANTHROPIC_API_KEY | claude-sonnet-4-5-20250929 |
| 3 | GOOGLE_API_KEY | gemini-3-pro-preview |
| 4 | GOOGLE_CLOUD_PROJECT | gemini-3-pro-preview (Vertex) |
切换模型
会话中随时切换模型：
> /model anthropic:claude-opus-4-5
> /model openai:gpt-4o或启动时指定：
bash
deepagents --model openai:gpt-4o不带参数的 /model 会打开交互式选择器，按提供商分组显示可用模型。
启用 LangSmith 追踪
追踪智能体操作，便于调试和分析：
bash
export LANGCHAIN_TRACING=true
export LANGCHAIN_API_KEY="your-api-key"
export DEEPAGENTS_LANGSMITH_PROJECT="my-deep-agent-execution"配置完成后，CLI 会显示：
✓ LangSmith tracing: 'my-deep-agent-execution'智能体管理命令
bash
# 列出所有智能体
deepagents list
# 重置智能体（清空记忆）
deepagents reset --agent backend-dev
# 从另一个智能体复制记忆
deepagents reset --agent new-agent --target backend-dev
# 列出会话历史
deepagents threads list --agent backend-dev --limit 10
# 删除会话
deepagents threads delete <ID>实战示例：代码重构任务
让我们用 CLI 完成一个实际任务：
> 重构 src/utils.ts 文件，将所有函数改为使用 async/await 语法
智能体会：
1. 读取 src/utils.ts 文件内容
2. 分析现有的 Promise 链式调用
3. 提出 diff 形式的修改建议
4. 等待你批准后执行修改
5. 可选：运行测试确认修改正确
小结
本文介绍了 Deep Agents CLI 的核心功能：
- 快速安装：通过 uv 一键安装运行
- 12 个内置工具：文件操作、Shell 执行、Web 搜索等
- Slash 命令：模型切换、记忆管理、会话控制
- 快捷键：高效的终端交互体验
- 非交互模式：支持管道和脚本集成
- 配置管理：独立的智能体配置目录
下一篇文章，我们将深入 CLI 的高级用法，包括记忆优先协议、AGENTS.md 配置和远程沙箱集成。