Agent CLI

{"translation":"嘿，Product Hunt 👋\n\nAgent CLI 是我正在构建的一个开源实验，源自我在使用 AI 智能体时反复遇到的一个问题：\n对于一个智能体，我们究竟需要给予多少信任？\n\n模型可以说自己跑了测试、改了文件、从失败中恢复了，或者完成了某项任务。但对于拥有真实机器访问权限的本地智能体，我希望这些事情是以系统状态而非叙述的方式真实存在的。\n\n于是就有了 Agent CLI：一个本地优先、终端原生的智能体运行框架——所有操作都经过一道明确的策略边界，执行过程变为仅可追加的证据，工作区的修改是可逆的，验证来源于真实进程，崩溃的会话能够基于实际发生的情况进行对账并恢复。\n\n随着时间推移，同一套运行时逐渐支持了五家模型提供商、有边界的多智能体协作、持久化记忆、网络调研、浏览器验证、DOCX/PDF 工作流、Git 检查点以及明确的 GitHub 交付能力。\n\nAgent CLI 完全免费，采用 MIT 协议开源。这次发布背后没有任何付费产品——你在本地克隆它，自带模型 API 密钥，状态默认保留在你自己机器上。\n\n我也尝试去如实记录这些局限，而不是把掩盖起来。例如，目前由操作系统强制执行的命令自动沙箱仅支持 Windows，已批准的命令以用户的正常权限运行，而且目前尚无网络机密性边界。\n\nV1 的开发周期现在基本告一段落，所以我更愿意把它放到我自己的测试环境之外的人面前检验，而不是独自继续打磨。\n\n我特别希望听到大家在这三件事上的反馈：\n1. 这种证据/验证模型，究竟是给你带来了真正有用的信心，还是只是让你多了一堆需要审视的信息？\n2. 审批与权限边界在实际使用中是否清晰易懂？\n3. 你第一个想去"试坏"它的工作流或边界场景是什么？\n\n感谢你花时间看看这个项目——非常欢迎技术层面的批评指正。"}