凡人打字机 - 支持多模型(Zhipu/DeepSeek/Kimi/Qwen/StepFun/MiniMax/Spark/Doubao/MiMo)的终极全能终端工具
Project description
凡人打字机 (fr-cli)
支持 27+ 种 AI 模型（智谱/智谱Coding/DeepSeek/Kimi/Kimi K2/Kimi Code/StepFun/Step-3/MiniMax/M2.7/讯飞星火/豆包/MiMo/LongCat）的终极全能终端工具。
集成 Hermes Agent 核心功能：自我进化的 AI 助手。
✨ 功能特性
🤖 多模型支持
支持以下 AI 模型提供商：
- 智谱 AI: GLM-4-Flash 等
- 智谱 Coding Plan: GLM-4.7 等 (https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/quick-start)
- OpenAI: GPT-4o / GPT-4o-mini / o1-mini / o3-mini 等（标准 OpenAI 接口）
- DeepSeek: DeepSeek-Chat 等
- Kimi (Moonshot): moonshot-v1-8k 等
- Kimi K2: 代码优化版 kimi-k2-0905-preview
- Kimi Code: 代码平台 kimi-for-coding (Kimi 会员)
- 通义千问 (Qwen): qwen-turbo 等
- 阶跃星辰 (StepFun): step-1-8k, step-2-16k, step-3-auto 等
- Step-Audio: 实时语音交互
- MiniMax: MiniMax-Text-01 等
- MiniMax M2.7: Token Plan 订阅模型
- 讯飞星火 (Spark): generalv3.5 等
- 豆包 (Doubao): doubao-1-5-pro-32k 等
- 小米 MiMo: mimo-v2-flash 等
- LongCat (龙猫): LongCat-Flash-Chat 等 (https://longcat.chat/platform/docs/zh/)
🧠 核心功能
- MasterAgent 主控：自我进化的 ReAct 主控 Agent，自动规划、调用工具、反思进化
- Agent2Agent Protocol (A2A)：Agent 互操作协议，支持 Agent 发现、注册、任务委托
- 思维模式：direct / CoT / ToT / ReAct 四种推理模式切换
- 文件沙盒：安全的虚拟文件系统，支持读写/目录操作
- 联网搜索：内置 Web 搜索与网页内容提取（SSRF 防护）
🎯 特色功能
- 视觉能力：图片生成 (CogView) 与多模态识别 (GLM-4V)
- 邮件收发：支持 IMAP/SMTP 与 Microsoft 365 现代认证（OAuth2 + MFA，防头注入）
- 定时任务：后台定时执行命令（shlex 安全解析）
- 云盘集成：百度/阿里/OneDrive 网盘
- 插件系统：AI 生成代码自动保存为插件（子进程隔离）
- 会话记忆：自动保留最近 5 轮对话摘要 + 按日期自动存档
- Agent 分身系统：AI 自动生成 Agent，支持工作流编排
- Agent HTTP API：将 Agent 发布为 REST API 供外部调用
- 本机应用启动：一键调用浏览器、微信、Word、WPS 等本地程序
- 内置 Agent：
@local@remote@spider@db@RAG - 数据卷轴：Excel / CSV 读取与智能分析
- 数据库助手：MySQL / PostgreSQL / SQL Server / Oracle 智能 SQL 生成
- 本地 RAG：ChromaDB 向量库 + 自动文件监控与向量化
- MCP 外部神通：支持 Model Context Protocol
- 多源信息融合：大模型 + 工具结果统一汇总
- 中英文切换：完整国际化支持
- NO_COLOR 支持：
NO_COLOR=1禁用所有 ANSI 颜色，适合 CI/管道环境
🚀 快速开始
# 安装
pip install fr-cli
# 启动
fr-cli
# 或从源码运行
cd fr-cli
pip install -e .
fr-cli
首次运行会引导输入当前道统的 API Key。直接回车可进入 Mock 模式试用。
📝 使用方法
📋 常用命令
/ls 列出当前目录文件
/cat <file> 查看文件内容
/cd <dir> 切换工作目录
/write <file> 写入文件（多行输入，Ctrl+D 结束）
/delete <file> 删除文件
/search <query> 联网搜索
/save <name> 保存会话
/load 加载历史会话
/export 导出会话为 Markdown
/model <模型名> 切换AI模型（仅当前会话生效）
/model <道统>:<模型名> 同时切换道统和模型
/model config 🆕 交互式模型配置向导
/model list 列出所有可用模型
/model current 显示当前模型
/model default 恢复 factory 默认模型
/key <key> 修改当前道统 API Key
/key <道统> <key> 为指定道统设置 Key
/providers 查看所有道统配置
/providers setup 交互式配置向导
/providers add <p> <k> [m] 添加/更新道统配置
/providers use <p> 切换到指定道统
/mode direct|cot|tot|react 切换思维模式
/master on|off|status MasterAgent 主控
/mcp_list 列出 MCP 服务器及工具
/mcp_add <名> <命令> [参数] 添加 MCP 服务器
/mcp_del <名> 删除 MCP 服务器
/mail setup 配置 IMAP/SMTP 邮箱
/mail inbox 查看收件箱
/mail read <id> 读取邮件
/mail send <to> <sub> <body> 发送邮件
/m365_config setup 配置 Microsoft 365 邮箱（OAuth2 + MFA）
/m365_inbox 查看 Microsoft 365 收件箱
/m365_read <id> 读取 Microsoft 365 邮件
/m365_send <to> <sub> <body> 发送 Microsoft 365 邮件
/help 查看帮助
/exit 退出
🖥️ 非交互 / 批处理模式
fr-cli 支持在不进入 REPL 的情况下执行单次命令或单次 AI 对话，适用于脚本、cron、管道等场景：
# 执行一条 slash 命令后退出
fr-cli -c "/model current"
fr-cli -c "/ls"
# 向 AI 提问后退出
fr-cli "请总结 README.md"
fr-cli -p "Python 如何读取 JSON？"
# 从文件或标准输入读取提示词
cat article.txt | fr-cli -s
fr-cli -f prompt.txt
# 静默模式（跳过启动 banner，只输出核心结果）
fr-cli -q -c "/model current"
fr-cli -q -p "1+1等于几"
🤖 AI 模型配置
# 交互式配置向导（推荐）
>>> /model config
# 直接切换（仅当前会话生效，重启后恢复 factory 默认）
>>> /model deepseek-chat
>>> /model deepseek:deepseek-reasoner
# 查看当前模型
>>> /model current
# 恢复 factory 默认模型
>>> /model default
# 配置新的 API Key
>>> /providers add step-3 <your-api-key>
🔧 Agent 管理
/agent_create coder "编写Python代码的助手" # 创建 Agent
/agent_list # 列出所有 Agent
/agent_show myagent # 查看 Agent 详情
/agent_edit myagent persona # 编辑 Agent 人设
/agent_run myagent "帮我写个排序算法" # 运行 Agent
/agent_delete oldagent # 删除 Agent
/agent_server start 8080 # 启动 HTTP API
🔗 MCP 外部神通
/mcp_list # 列出已配置的 MCP 服务器
/mcp_add fs npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp
/mcp_del fs # 删除 MCP 服务器
/mcp_refresh # 刷新工具列表
📊 数据处理
/read_excel report.xlsx # 读取 Excel
/read_csv data.csv # 读取 CSV
🧑💻 内置 Agent
@local 查看当前目录最大的5个文件 # 本地系统操作
@spider https://example.com 2 # 智能爬虫
@db mydb 查询最近7天注册用户 # 数据库助手
@RAG 什么是向量数据库 # 本地知识库问答
🛡️ 安全命令
/limit <n> 设置 Token 上限 (最小1000)
/dir <path> 添加允许访问的目录
/dirs 列出已挂载的工作目录
/rmdir <索引> 删除已挂载的目录
/security 查看安全设置
🧠 Hermes 核心功能
📋 任务管理
from fr_cli.agent.hermes import get_task_manager, get_analytics
# 创建任务
tm = get_task_manager()
task = tm.create_task("完成代码审查")
# 记录分析
an = get_analytics()
an.record_request("glm-4-flash", 1000, 0.01)
🎯 目标追踪
from fr_cli.agent.hermes import GoalTracker
gt = GoalTracker()
gt.set_goal("完成项目", ["阶段1", "阶段2", "阶段3"])
gt.update_progress("已完成阶段1", 0.33)
⏰ 定时任务
from fr_cli.agent.hermes import get_cron_scheduler
cron = get_cron_scheduler()
cron.add_job("daily-report", "0 9 * * *", "生成日报")
🔌 插件系统
from fr_cli.agent.plugin_system import get_plugin_registry
registry = get_plugin_registry()
plugins = registry.list_all()
🐚 Shell 模式 (Ctrl-X 切换)
Agent 模式: 输入消息与 AI 对话
Shell 模式: 直接执行 shell 命令
按 Ctrl-X 切换模式
🔗 ACP (Agent Client Protocol)
# 启动 ACP 服务
fr acp
# 配置到 Zed
# ~/.config/zed/settings.json
{
"agent_servers": {
"fr-cli": {
"command": "fr",
"args": ["acp"]
}
}
}
🤖 支持的模型提供商（25+）
| 道统 | 默认模型 | API 地址 | 常用模型 |
|---|---|---|---|
| zhipu | glm-4-flash | open.bigmodel.cn/api/paas/v4 | glm-4-flash, glm-4-plus, glm-4, glm-4v-plus, glm-4-air, glm-4-long |
| zhipu-coding | GLM-4.7 | open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4 (Coding Plan) | GLM-4.7, GLM-5.1, GLM-4.5-air |
| zhipu-anthropic | glm-4.6 | open.bigmodel.cn/api/anthropic | glm-4.6 |
| openai | gpt-4o-mini | api.openai.com/v1 | gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-4-turbo, gpt-3.5-turbo, o1-mini, o3-mini |
| deepseek | deepseek-chat | api.deepseek.com | deepseek-chat, deepseek-reasoner, deepseek-coder |
| kimi | moonshot-v1-8k | api.moonshot.cn | moonshot-v1-8k, moonshot-v1-32k, moonshot-v1-128k |
| kimi-k2 | kimi-k2-0905-preview | api.moonshot.cn | kimi-k2-0905-preview |
| kimi-code | kimi-for-coding | api.kimi.com/coding/v1 | kimi-for-coding |
| qwen | qwen-turbo | dashscope.aliyuncs.com | qwen-turbo, qwen-plus, qwen-max, qwen-coder-plus |
| stepfun | step-1-8k | api.stepfun.com (api.stepfun.com/step_plan/v1 for Step Plan) | step-1-8k, step-1-32k, step-2-16k, step-3-auto |
| step-1 | step-1-8k | api.stepfun.com | step-1-8k |
| step-2 | step-2-16k | api.stepfun.com | step-2-16k |
| step-3 | step-3-auto | api.stepfun.com | step-3-auto |
| step-audio | step-audio-2 | api.stepfun.com | step-audio-2 |
| stepfun-step-plan | step-3-auto | api.stepfun.com/step_plan/v1 (Step Plan) | step-3-auto, step-2-16k, step-1-8k |
| minimax | MiniMax-Text-01 | api.minimax.io (api.minimax.chat for Token Plan) | MiniMax-Text-01, MiniMax-M2.1, abab6.5s-chat, abab6.5t-chat |
| minimax-m27 | MiniMax-M2.7 | api.minimax.chat (Token Plan) | MiniMax-M2.7 |
| minimax-m27-fast | MiniMax-M2.7-HighSpeed | api.minimax.chat (Token Plan) | MiniMax-M2.7-HighSpeed |
| minimax-token-plan | MiniMax-M2.7 | api.minimax.chat (Token Plan) | MiniMax-M2.7 |
| spark | generalv3.5 | spark-api-open.xf-yun.com | generalv3.5 |
| doubao | doubao-1-5-pro-32k-250115 | ark.cn-beijing.volces.com | doubao-1-5-pro-32k, doubao-1-5-lite-32k |
| mimo | mimo-v2-flash | api.xiaomimimo.com | mimo-v2-flash, mimo-v2-pro |
| mimo-token-plan | mimo-v2-flash | token-plan-sgp.xiaomimimo.com (Token Plan) | mimo-v2-flash, mimo-v2-pro |
| longcat | LongCat-Flash-Chat | api.longcat.chat/openai | LongCat-Flash-Chat |
| longcat-anthropic | LongCat | api.longcat.chat/anthropic | LongCat |
🔧 开发
# 克隆项目
git clone https://github.com/yourname/fr-cli.git
cd fr-cli
# 安装开发依赖
pip install -e ".[all]"
# 运行测试
python3 -m pytest tests/ -v
# 运行程序
fr-cli
环境变量
| 变量 | 说明 |
|---|---|
NO_COLOR=1 |
禁用所有 ANSI 颜色输出，适合 CI/管道/日志重定向 |
FR_CLI_DEBUG=1 |
开启调试模式，显示详细 traceback |
FR_CLI_NON_INTERACTIVE=1 |
非交互模式，安全确认默认拒绝 |
📂 项目结构
fr_cli/
├── main.py # 核心入口
├── agent/ # Agent 系统
│ ├── a2a.py # Agent2Agent 协议
│ ├── master.py # MasterAgent 主控
│ └── ...
├── core/ # 核心模块
│ ├── llm.py # LLM 客户端（20+ 提供商）
│ └── model_factory.py # 模型工厂配置
├── weapon/ # 武器库
├── memory/ # 记忆系统
└── lang/ # 国际化
📚 文档
- AGENTS.md - 面向 AI 编码助手的项目架构与开发指南
📂 配置目录
配置统一在
~/.fr_cli/目录下，旧路径（如~/.zhipu_cli_config.json）会在首次启动时自动迁移到新路径。
| 路径 | 说明 |
|---|---|
~/.fr_cli/config.json |
主配置文件（统一配置目录） |
~/.fr_cli/config.json.bak |
配置自动备份 |
~/.fr_cli/history/ |
会话历史记录 |
~/.fr_cli/context.json |
上下文记忆 |
~/.fr_cli/sessions/ |
按日期自动存档的会话 |
~/.fr_cli/plugins/ |
用户插件目录 |
~/.fr_cli/agents/ |
Agent 分身目录 |
~/.fr_cli/master/ |
MasterAgent 记忆与进化记录 |
~/.fr_cli/remotes.json |
远程主机配置 |
~/.fr_cli/databases.json |
数据库连接配置 |
~/.fr_cli/rag_db/ |
RAG 向量库（ChromaDB） |
❓ 常见问题
Q: 如何切换思维模式?
/mode direct # 直接回复
/mode cot # 思维链
/mode tot # 思维树
/mode react # ReAct
Q: 模型切换后重启又变回去了？
这是预期行为。fr-cli 每次启动从 model_factory.py 的工厂配置读取默认模型，/model 切换仅当前会话生效。如需持久化切换默认模型，可修改 fr_cli/core/model_factory.py 中的默认模型，或使用 /providers setup 交互式配置向导。
Q: 如何配置模型？
# 推荐：交互式向导
/model config
# 或
/providers setup
Q: 如何保存会话?
/save my-session
/load
/export
Q: 如何查看历史记录?
/history
/session_list
Q: 邮件发送失败?
- QQ/163 邮箱需使用「授权码」而非登录密码
- 授权码在邮箱设置 → 账户 → 开启 IMAP/SMTP 服务后生成
Q: Microsoft 365 / Outlook 邮箱如何使用? Microsoft 365 已禁用基本认证，需使用 OAuth2 现代认证：
- 在 Azure AD 注册应用，添加
Mail.Read、Mail.Send、User.Read委派权限 - 复制 Application (client) ID 和 Directory (tenant) ID
- 执行
/m365_config setup，按向导完成设备码或授权码登录（支持 MFA） - 之后使用
/m365_inbox、/m365_read <id>、/m365_send <to> <sub> <body>
Token 缓存于 ~/.fr_cli/m365.json，文件权限 0o600。
Q: 搜索功能无法使用?
pip install requests
Q: 云盘功能无法使用?
pip install aligo # 阿里云盘
首次使用需运行 /disk_setup 完成扫码登录。
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