GitHub(Harvil1) · Harvil1
CodeAgent:终端里的开源 AI 编程 Agent
CodeAgent:终端里的开源 AI 编程 Agent是GitHub(Harvil1)的免费开源项目(中文)。前置条件:需要掌握 Python 基础与命令行操作;了解 LLM 调用、工具调用(function calling)的基本概念会更顺畅。
读者可以按 README 安装并运行 CodeAgent,并通过阅读其模块化源码理解一个真实可跑的编程 Agent 全链路实现:工具自注册、上下文分级压缩、权限审批、长期记忆与技能、子代理与团队、工作流引擎与自学习管线。
- 难度
- 见前置条件
- 类型
- 开源项目
- 语言
- 中文
- 规模
- 1 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
使用限制
浏览 GitHub 页面与克隆仓库均无需账号(仅 star、通知等交互需要登录),阅读代码与文档不需要 API key;只有实际运行程序才需要模型 API key,并会产生调用费用。
- 练习与作业
- DeepSeek / OpenAI / Anthropic / OpenRouter / 智谱 中任一厂商的 API key,仅在运行程序驱动模型时需要模型 API 调用产生的费用(价格原站未说明)
选择学习环境
按你的电脑系统准备;提示词在你自己的电脑上使用。
本机动手
先跑通再读码:安装依赖、配置 key、进入交互模式,然后对照 README 的特性与模块逐个阅读源码。
Python 3.11+、uv 包管理器,以及 Readme 快速开始中的 git clone 与 uv sync;实际运行时需要一个模型 API key(默认 DeepSeek,也支持 OpenAI 兼容或 Anthropic 协议端点)。
准备工具和账号
标“选用”的可以跳过。
让 AI Agent 一次搭好课程
复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。
开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证请帮我把「CodeAgent:终端里的开源 AI 编程 Agent」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。 开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。 课程入口:https://github.com/Harvil1/codeAgent 我的系统:macOS。如果实际不符,先调整方案。 本次路线:macOS:本机动手。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。 练习:建议用自己的一个小型仓库做实验:让 Agent 完成一次改文件 + 跑命令的任务,并用 /permission 观察审批流程、/stats 查看花费;也可在 settings.json 中把辅助小模型换成便宜模型以控制成本。 课节(官方顺序): 1. codeAgent 仓库主页(README:特性、快速开始、常用操作、配置与数据):https://github.com/Harvil1/codeAgent 1. 环境 - Python 3.11+ - uv - 终端:cmd / Windows Terminal / PowerShell - 可选:Linux 下的 bwrap 沙箱 - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。 2. 材料 - 官方课程页面:只记录链接 https://github.com/Harvil1/codeAgent 3. 目录(最外层放在我确认的位置) codeagent-coding-agent/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.sh # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ └── 01-01-codeagent-readme/ - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。 - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。 4. 自检 - 创建 check-env.sh,逐项检查并记录“通过/未通过”: - 在课程根目录运行;每项检查独立执行,进入子目录不能影响下一项。使用当前系统的终端运行。 - uv run python main.py -c → 能恢复最近一次会话或进入交互界面,不报配置或依赖错误 - 执行 /help 与 /doctor → /help 列出 slash 命令,/doctor 输出配置、网络与组件健康检查结果 - 打开 ~/.codeAgent/ 目录确认 settings.json 存在 → 配置文件已生成且模型 key 已配置 - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。 - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。 - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。 5. 学习计划 - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。 - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。 6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。 边界: - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。 如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。搭好后的课程目录
codeagent-coding-agent/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.sh # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ └── 01-01-codeagent-readme/
常见问题
免费吗?
免费:仓库以 MIT 许可公开,README、快速开始与源码可在 GitHub 页面直接阅读,节选未出现付费墙或登录拦截;README 提到插件市场技能(/plugin 管理),但未说明其是否收费。实践需要付费:实际运行该 Agent 需自备大模型 API key(默认 DeepSeek),调用会产生 API 费用,README 未说明具体价格。
需要什么基础?
需要掌握 Python 基础与命令行操作;了解 LLM 调用、工具调用(function calling)的基本概念会更顺畅。软件、账号与硬件:Python 3.11+、uv 包管理器,以及 Readme 快速开始中的 git clone 与 uv sync;实际运行时需要一个模型 API key(默认 DeepSeek,也支持 OpenAI 兼容或 Anthropic 协议端点)。
有中文吗?
本站记录的语言:中文(另有英文 README);中文内容的范围以原站为准。
怎么开始?
从原始资源入口开始:https://github.com/Harvil1/codeAgent。本页“学前准备”列出环境与工具,“学习指南”给出开课提示词,可以在自己的电脑上按步骤开始。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备:DeepSeek / OpenAI / Anthropic / OpenRouter / 智谱 中任一厂商的 API key,仅在运行程序驱动模型时需要、模型 API 调用产生的费用(价格原站未说明)。
来源与使用须知
- 原始资源
- GitHub(Harvil1)
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-23
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
- MIT:代码可自由使用和修改,需保留版权声明。原站说明
- 本站只提供原始链接和学习指南,不转载、不镜像课程材料;引用时请注明原作者与出处。