AgentiLoopCLI

🌐 English · Español · Français · Deutsch · 中文 (简体) · Русский · 한국어 · 日本語

🎉 Мы выпустили релиз v0.0.7 для Mac, Windows и Linux!

Попробуйте прямо сейчас! Прочитайте README и посмотрите, сколько времени у вас уйдёт на то, чтобы запустить AgentiLoop. Если столкнётесь с проблемами, дайте нам знать. Мы будем очень рады вашим отзывам.

Бонус: есть и версия на Go: AgentiLoopGo → https://github.com/AgentiLoop/AgentiLoopGo

Попробуйте обе и расскажите нам, какая справляется лучше: Rust или Go? 🦀 vs 🐹

💖 Поддержите AgentiLoop

Нравится проект? Помогите AgentiLoop оставаться быстрым и кроссплатформенным. Поддержите нас на GitHub Sponsors → AgentiLoop. Уровни поддержки и бонусы описаны в руководстве для спонсоров.

AgentiLoop — это ИИ-агент для программирования, который работает в вашем терминале, в духе Claude Code. Вы описываете, что хотите, обычным языком. Агент читает ваши файлы, редактирует код и выполняет команды, чтобы добиться результата, и спрашивает вашего разрешения, прежде чем что-либо изменить.

Он написан на Rust и работает на macOS, Linux и Windows. Он поддерживает Claude (Anthropic), OpenAI, локальные модели через Ollama или LM Studio, а также oMLX на Apple Silicon.

Создано с помощью AgentiLoop Agent! Это наше детище. Готовые сборки для macOS, Linux и Windows доступны на странице Releases, либо вы можете скомпилировать программу из исходников с помощью Rust.

⚡ Первый запуск: мастер настройки сделает всё сам

Ничего не нужно настраивать вручную. При первом запуске agentiloop встроенный мастер настройки стартует сам. Он спросит, какого провайдера вы хотите (Claude, OpenAI, Ollama / LM Studio или oMLX), примет ваш API-ключ (ввод скрыт), проверит, что ключ работает, даст выбрать модель и сохранит всё в ~/.agentiloop. Около минуты, никаких файлов конфигурации, никаких строк export.

Запустить его снова можно в любой момент командой agentiloop --setup (добавьте --tui для полноэкранной версии или введите /setup внутри сеанса). agentiloop --reset забывает всё и начинает с чистого листа. Никогда раньше не устанавливали программу для командной строки? Следуйте разделу Впервые здесь? ниже, шаг за шагом.

🚀 Впервые здесь? Запуск за 5 минут

Без Rust, без Go, без компиляции. Вы скачиваете один файл, указываете API-ключ и начинаете общаться. Выполняйте шаги по порядку.

1. Скачайте AgentiLoop

Сначала выясните, какой файл вам нужен:

Ваш компьютер	Файл для загрузки
Mac с Apple Silicon (M1, M2, M3, M4…)	`agentiloop-macos-arm64.tar.gz`
Mac с процессором Intel	`agentiloop-macos-x86_64.tar.gz`
Linux, 64-битный ПК	`agentiloop-linux-x86_64.tar.gz`
Linux на ARM (Raspberry Pi 4/5, ARM-серверы)	`agentiloop-linux-arm64.tar.gz`
Windows 10/11	`agentiloop-windows-x86_64.zip`

Не уверены? На Mac или Linux выполните uname -m. arm64 или aarch64 означает arm64, а x86_64 — x86_64.

macOS и Linux. Откройте Терминал и вставьте эти строки. В примере используется файл для Apple Silicon, поэтому, если у вас другой, замените macos-arm64 в первых трёх строках:

curl -LO https://github.com/AgentiLoop/AgentiLoopCLI/releases/download/v0.0.7/agentiloop-macos-arm64.tar.gz
tar xzf agentiloop-macos-arm64.tar.gz
mkdir -p ~/.local/bin && mv agentiloop-macos-arm64/agentiloop ~/.local/bin/

Так программа окажется в ~/.local/bin — папке в вашем домашнем каталоге. Мастер настройки на шаге 3 предложит указать терминалу искать её там.

Windows. Откройте PowerShell (меню «Пуск» → введите "PowerShell") и вставьте:

Invoke-WebRequest https://github.com/AgentiLoop/AgentiLoopCLI/releases/download/v0.0.7/agentiloop-windows-x86_64.zip -OutFile agentiloop.zip
Expand-Archive agentiloop.zip -DestinationPath $HOME\agentiloop -Force
$p = [Environment]::GetEnvironmentVariable("Path", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("Path", "$p;$HOME\agentiloop\agentiloop-windows-x86_64", "User")

Последние две строки добавляют AgentiLoop в ваш PATH. Закройте PowerShell и откройте новое окно, чтобы изменение вступило в силу.

2. Получите API-ключ

AgentiLoop — это агент. «Мозг» — это ИИ-модель, к которой вы его подключаете. Выберите одну:

Вариант	Где получить	Стоимость
Claude (рекомендуется)	console.anthropic.com → Create Key. Ключ начинается с `sk-ant-`	Оплата по факту использования
OpenAI	platform.openai.com/api-keys. Ключ начинается с `sk-`	Оплата по факту использования
Ollama (работает на вашем собственном компьютере)	Установите с ollama.com, затем выполните `ollama pull qwen2.5-coder`	Бесплатно, ключ не нужен

Сохраните ключ в надёжном месте. Он понадобится вам на следующем шаге.

3. Запустите мастер настройки

Вам не нужно редактировать файлы или вводить команды export. В AgentiLoop встроен мастер настройки, который задаст несколько вопросов и сохранит ключ за вас.

Поскольку ~/.local/bin ещё нет в вашем PATH, в этот единственный раз запустите программу по полному пути (в Windows шаг 1 уже настроил PATH, так что просто введите agentiloop):

~/.local/bin/agentiloop

В первый раз, когда ключ ещё не настроен, мастер запускается сам. Это занимает около минуты, и он спрашивает пять вещей:

Какого провайдера — Claude, OpenAI, локальный OpenAI-совместимый сервер (Ollama, LM Studio, …) или oMLX. Введите номер.
Ваш API-ключ — ввод скрыт, на экране ничего не отображается. Локальным серверам ключ обычно не нужен; для oMLX на том же Mac мастер берёт ключ из собственных настроек oMLX, так что даже не спрашивает.
Проверка соединения — мастер сразу обращается к провайдеру. Если ключ неверный, он сообщит об этом и предложит попробовать ещё раз; ничего не сохраняется, пока соединение не заработает.
Какую модель — выберите одну из списка, который вернул провайдер, или нажмите Enter для модели по умолчанию. Позже её можно в любой момент сменить командой /model.
Где хранить ключ — нажмите Enter для варианта по умолчанию, ~/.agentiloop/env, приватного файла, который читает только AgentiLoop. (Остальные варианты — для тех, кому ключ нужен ещё и в оболочке или в Связке ключей macOS — описаны в разделе Продвинутый вариант: задать ключ вручную в «Быстром старте».)

В конце мастер заметит, что ~/.local/bin нет в вашем PATH, и предложит добавить его. Нажмите Enter (да). Затем он выводит All set и переводит вас к строке ввода. Вот полный прогон в обычном терминале с выбором Claude и значениями по умолчанию (ваш список моделей будет отличаться):

$ ~/.local/bin/agentiloop
Welcome to AgentiLoop! Let's set things up (about a minute).
Settings are kept in /Users/you/.agentiloop. Run `agentiloop --setup` or `/setup` to redo this, `agentiloop --reset` to start over.

Which model provider do you want to use?
  1  Claude (Anthropic) — API key from console.anthropic.com
  2  OpenAI — API key from platform.openai.com
  3  Ollama, LM Studio or another OpenAI-compatible server (local, usually no key)
  4  oMLX (local Apple Silicon server; reads ~/.omlx/settings.json)
Provider [1-4, default 1]: 1
Anthropic API key (starts with sk-ant-, input hidden):
Checking the connection…
Connected (8 model(s) available).

Pick a model (change it any time with /model):
   1  claude-sonnet-5  (default)
   2  claude-…
   3  claude-…
   …
Model [1-8, an id, or Enter for claude-sonnet-5]:

Where should the credential be saved?
  1  /Users/you/.agentiloop/env (recommended; only agentiloop reads it, file mode 600)
  2  Also add it to /Users/you/.zshrc so other tools in your terminal see it
  3  macOS Keychain, with a line in /Users/you/.zshrc that reads it (nothing stored in plain text)
Save to [1-3, default 1]:
saved to /Users/you/.agentiloop/env

`/Users/you/.local/bin` is not on your PATH, so `agentiloop` only works with its full path.
Add it to PATH in /Users/you/.zshrc? [Y/n]
updated /Users/you/.zshrc (between `# >>> agentiloop >>>` and `# <<< agentiloop <<<`); it applies to new terminals

All set: anthropic / claude-sonnet-5. Type a request at the prompt, /help for commands, /exit to leave.

Можно начать общение прямо здесь или ввести /exit и перейти к шагу 4. С этого момента простой agentiloop запускается сразу со строки ввода.

Для Claude можно вставить либо обычный API-ключ (sk-ant-api…), либо токен Claude Code (sk-ant-oat01-…, который выдаёт claude setup-token); AgentiLoop сам определит, какой из них вы используете. Если вы выбрали вариант 3 (Ollama, LM Studio, …), мастер также спросит URL сервера и предложит http://localhost:11434/v1 по умолчанию, так что для локальной Ollama достаточно нажать Enter.

Тот же мастер, на весь экран. Мастер работает в том интерфейсе, которым вы пользуетесь. Запустите его с --tui, и те же вопросы появятся внутри полноэкранного интерфейса; по завершении вы уже находитесь у строки ввода:

Запустить заново или переделать можно в любой момент:

agentiloop --setup          # мастер в обычном терминале
agentiloop --setup --tui    # мастер внутри полноэкранного TUI (как на скриншоте)
/setup                      # из открытой сессии (REPL или TUI)
agentiloop --reset          # забыть всё и начать с чистого листа

🔒 Храните ключ в секрете. ~/.agentiloop/env может прочитать только вы. Не вставляйте ключ в чаты и не добавляйте его в git. На Mac вариант 3 в вопросе «Where should the credential be saved?» сохраняет ключ в Связке ключей, так что он никогда не лежит на диске в открытом виде.

Предпочитаете управлять ключом сами через переменные среды? Это тоже возможно, но это продвинутый путь; см. Продвинутый вариант: задать ключ вручную в разделе «Быстрый старт».

4. Проверьте, что всё работает

Откройте новое окно терминала, чтобы оно подхватило изменение PATH, сделанное мастером (Windows: новое окно PowerShell). Затем:

agentiloop --version

Вы должны увидеть agentiloop 0.0.7. Теперь запустите программу без параметров:

agentiloop

Она должна сразу перейти к строке ввода. Если вместо этого снова запускается мастер, ключ не сохранился: пройдите шаг 3 ещё раз.

5. Ваш первый сеанс

Перейдите в папку проекта и запустите полноэкранный интерфейс:

Начните с новой пустой тестовой папки, чтобы спокойно всё попробовать. Для настоящего проекта вместо этого перейдите в его папку с помощью cd (например, cd ~/code/my-app).

mkdir -p ~/agentiloop-test
cd ~/agentiloop-test
agentiloop --tui

Используете Ollama? Мастер уже запомнил сервер и выбранную вами модель. Чтобы переключиться на другую скачанную модель, введите /model внутри сеанса.

Теперь просто опишите обычными словами, что вы хотите, и нажмите Enter. Несколько хороших запросов для начала:

объясни, что делает этот проект
перечисли файлы в src и скажи, какой из них точка входа
найди комментарии TODO и кратко опиши их
добавь флаг --verbose в парсер командной строки
запусти тесты и исправь всё, что не проходит
создай README.md для этого проекта

Прежде чем изменить файл или выполнить команду, агент спрашивает вас. Нажмите y — «да», n — «нет», a — всегда разрешать этот инструмент в текущем сеансе, или Esc, чтобы пропустить шаг. Нажмите Ctrl-C, чтобы выйти. В следующий раз простая команда agentiloop запустится так же и продолжит ваш последний разговор.

Нужен всего один ответ без чата? Передайте вопрос в качестве аргумента:

agentiloop "explain what this project does"

Что он умеет? (инструменты)

Агент работает с десятью встроенными инструментами. Вам не нужно вызывать их самостоятельно. Вы описываете цель, а агент сам выбирает инструмент:

Инструмент	Что делает	Спрашивает заранее?
`read_file`	Читает файл (с номерами строк)	Нет
`list_dir`	Выводит список файлов в папке	Нет
`glob`	Находит файлы по шаблону имени (`.rs`, `src//.go`)	Нет
`grep`	Ищет внутри файлов по регулярному выражению	Нет
`web_fetch`	Загружает веб-страницу или ответ API как обычный текст	Да
`todo_write`	Ведёт собственный чек-лист модели для многошаговых задач	Нет
`write_file`	Создаёт новый файл или перезаписывает существующий	Да
`edit_file`	Изменяет точный фрагмент текста в файле	Да
`bash`	Выполняет команду оболочки, например тесты, сборку или `git` (`sh -c` на Mac/Linux, `cmd /C` в Windows)	Да
`task`	Запускает суб-агента с пустым разговором для самостоятельной задачи (изучение, поиск) и возвращает только его ответ. У него те же инструменты и те же вопросы; собственных суб-агентов он запускать не может	Нет (его собственные вызовы инструментов спрашивают как обычно)

Нужно больше инструментов, например веб-поиск, базы данных или GitHub? Добавьте MCP-серверы; см. Добавление инструментов через MCP.

Команда справки

agentiloop --help выводит все параметры:

$ agentiloop --help
AgentiLoop — a cross-platform agentic coding loop for your terminal

Usage: agentiloop [OPTIONS] [PROMPT]...

Arguments:
  [PROMPT]...  One-shot prompt. If omitted, starts an interactive REPL. A lone `-` in it is replaced by what is piped on stdin: `git diff | agentiloop "review this" -`

Options:
  -p, --provider <PROVIDER>          Model backend: `anthropic`, `openai` (OpenAI-compatible: OpenAI, Ollama, LM Studio, Groq, OpenRouter, … via OPENAI_BASE_URL), `omlx` (local oMLX server, http://localhost:8000/v1), or `codex` (ChatGPT plan via `codex login`). Defaults to the last one used, then auto-detected from which credentials are set [env: AGENTILOOP_PROVIDER=]
  -m, --model <MODEL>                Model id to use. Defaults to the last model used with this provider (~/.agentiloop/settings.json), then the provider's default [env: AGENTILOOP_MODEL=]
      --yes                          Skip all permission prompts (dangerous; intended for CI). Never remembered [env: AGENTILOOP_YES=]
      --max-turns <MAX_TURNS>        Max provider round-trips per prompt [default: last used, then 50]
      --max-retries <N>              Retries of a provider call that fails transiently (rate limit, overloaded, 5xx, dropped connection) before the error is reported; 0 = never retry [env: AGENTILOOP_MAX_RETRIES=] [default: 3]
      --compact-at <COMPACT_AT>      Summarize the conversation once a request reaches this many input tokens (0 = never) [default: last used, then 80% of the model's context window] [env: AGENTILOOP_COMPACT_AT=]
  -C, --cwd <CWD>                    Working directory the agent operates in (defaults to cwd)
  -r, --resume <RESUME>              Resume a saved session by id (see /sessions)
  -c, --continue                     Resume the most recent session for this working directory (the default for interactive launches; kept for scripts)
      --new                          Start a new session instead of continuing the last one in this directory
      --tui                          Full-screen terminal UI (ratatui) instead of the line REPL. Remembered [env: AGENTILOOP_TUI=]
      --no-tui                       Use the line REPL even if the TUI was used last time
      --no-mcp                       Don't start MCP servers from ~/.agentiloop/mcp.json / ./.mcp.json [env: AGENTILOOP_NO_MCP=]
      --setup                        Run the first-time setup wizard (provider, key, model). Runs by itself on a machine with no credentials and no ~/.agentiloop
      --reset                        Back to brand new: delete ~/.agentiloop (settings, env, history, sessions, mcp.json), the agentiloop block in your shell profile and Keychain items the wizard created. Asks first unless --yes
      --allow-tool <NAME>            Run this tool without asking (repeatable or comma-separated; `mcp_*` matches a prefix)
      --deny-tool <NAME>             Never run this tool; the model is told it was denied (same name rules). Beats --allow-tool and --yes
      --plan                         Plan mode: tools that change something (write_file, edit_file, bash, task, mutating MCP tools) are switched off and the model is asked for a plan instead. Toggle with /plan [env: AGENTILOOP_PLAN=]
      --append-system-prompt <TEXT>  Extra text added to the end of the system prompt for this run (never saved) [env: AGENTILOOP_APPEND_SYSTEM_PROMPT=]
      --json                         One-shot only: print the answer as one JSON object on stdout (result, is_error, session_id, provider, model, usage) instead of streaming text. Tool activity still goes to stderr
      --stream-json                  One-shot only: print every event as one JSON object per line on stdout as it happens (text_delta, text, tool_call, tool_result, turn, compacted, retry, done), then the same result object as --json with "type": "result". Nothing else is printed
  -h, --help                         Print help
  -V, --version                      Print version

Внутри сеанса введите /help, чтобы увидеть команды чата (/model, /sessions, /resume, /clear, /compact, /mcp, /exit). Полный справочник — в разделах Все параметры и Команды в чате.

Что-то не получается? Быстрые решения

Вы видите	Решение
`command not found: agentiloop`	`~/.local/bin` нет в вашем PATH. Сначала откройте новое окно терминала; если это не помогло, выполните `~/.local/bin/agentiloop --setup` и ответьте «да», когда мастер предложит добавить папку в PATH. В Windows откройте новое окно PowerShell
`Error: no provider credentials found`	Ключ не сохранён. Выполните `agentiloop --setup` (шаг 3), затем проверьте результат по шагу 4
macOS: "agentiloop" cannot be opened / unidentified developer	Так бывает, если вы скачали файл через браузер, а не через `curl`. Выполните `xattr -d com.apple.quarantine ~/.local/bin/agentiloop`
Windows: Windows protected your PC	Нажмите More info → Run anyway
`401` / `invalid x-api-key` / ошибка аутентификации	Ключ неверный или был вставлен с пробелами либо кавычками. Скопируйте его ещё раз и выполните `agentiloop --setup`, чтобы ввести заново
Ollama: model not found	Выполните `ollama list` и передайте точное имя через `-m`
Программа продолжает использовать старую модель или провайдера	Она запоминает ваш последний выбор. Передайте `-p` / `-m`, чтобы изменить его, или выполните `agentiloop --reset`, чтобы начать с чистого листа

Всё ещё не получается? Создайте issue и вставьте команду и текст ошибки. Мы поможем.

Быстрый старт

Три шага: установите, подключите модель, запустите.

Шаг 1: Установите

Загрузка: скачайте архив для вашей платформы со страницы Releases, распакуйте его и поместите agentiloop (agentiloop.exe в Windows) в PATH.

Или соберите сами: если у вас ещё нет Rust, установите его с rustup.rs. Затем:

git clone https://github.com/AgentiLoop/AgentiLoopCLI.git
cd AgentiLoopCLI
cargo install --path crates/agentiloop-cli

Эта команда соберёт программу и добавит команду agentiloop в ваш PATH, в ~/.cargo/bin.

Не хотите устанавливать? Всё в этом README работает и прямо из папки репозитория. Везде, где вы видите agentiloop <options>, вводите вместо этого cargo run -- <options>. Всё, что идёт после --, передаётся AgentiLoop.

Шаг 2: Подключите модель

AgentiLoop нужна модель, с которой можно общаться. Для этого не нужно задавать никаких переменных среды: просто запустите agentiloop, и встроенный мастер настройки задаст несколько вопросов и сохранит всё за вас. Пошаговое руководство с полным прогоном — выше, в разделе 3. Запустите мастер настройки.

Продвинутый вариант: задать ключ вручную (пропустите, если мастер у вас сработал)

Если вы предпочитаете управлять ключом сами или запускаете AgentiLoop в скрипте или CI, где некому отвечать мастеру, задайте одну из этих переменных среды, и AgentiLoop использует её без вопросов:

Я хочу использовать…	Что задать
Claude (Anthropic)	`export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...`
OpenAI	`export OPENAI_API_KEY=sk-...`
Ollama, LM Studio или любой OpenAI-совместимый сервер	`export OPENAI_BASE_URL=http://localhost:11434/v1` (адрес вашего сервера; для локальных серверов ключ не нужен)
oMLX (локальные модели на Apple Silicon)	Обычно ничего. Запустите oMLX, затем запустите AgentiLoop с `-p omlx`

Подробнее про oMLX. Когда oMLX работает на том же Mac, AgentiLoop считывает порт сервера и API-ключ из собственного файла настроек oMLX (~/.omlx/settings.json). Если oMLX работает на другой машине или вы хотите переопределить эти настройки:

export OMLX_BASE_URL=http://192.168.1.50:7777/v1   # адрес сервера oMLX (или OMLX_PORT=7777 для localhost)
export OMLX_API_KEY=...                            # API-ключ из настроек oMLX

Если в oMLX отключена проверка API-ключа, ключ не нужен.

export действует только в той вкладке терминала, где вы его ввели. Чтобы настройка сохранилась навсегда, эту строку нужно добавить в профиль оболочки (~/.zshrc на macOS) — именно это и делает за вас вариант мастера «Also add it to ~/.zshrc». Аналогично, вариант мастера «macOS Keychain» — это автоматическая версия вот этого:

# один раз: сохраните ключ в Связке ключей
security add-generic-password -a "$USER" -s ANTHROPIC_API_KEY -w "sk-ant-..."

# в ~/.zshrc: загружать его в каждом новом терминале
export ANTHROPIC_API_KEY="$(security find-generic-password -a "$USER" -s ANTHROPIC_API_KEY -w 2>/dev/null)"

Шаг 3: Запустите

Перейдите в проект, над которым хотите работать, и запустите AgentiLoop:

cd ~/my-project
agentiloop --tui

--tui открывает полноэкранный интерфейс — мы рекомендуем именно его. Введите, что вы хотите, например «найди, где загружается файл конфигурации, и добавь флаг --verbose», и нажмите Enter.

Вы увидите ответы агента, каждый инструмент, который он использует (🔧), и каждый результат (✓ или ✖). Поле внизу показывает, чем агент занят прямо сейчас, например ✻ Thinking... 12s. Прежде чем записать файл или выполнить команду, он спрашивает вас:

y: да, на этот раз
n: нет
a: всегда разрешать этот инструмент до конца сеанса
Esc: пропустить этот шаг, но продолжить работу

Три способа использования

Режим	Команда	Для чего подходит
TUI (полный экран)	`agentiloop --tui`	Повседневная работа: прокручиваемая история, статус в реальном времени, кликабельные ссылки
Чат (построчно)	`agentiloop`	Простые терминалы или если вы предпочитаете обычный текст
Разовый запрос	`agentiloop "explain this project"`	Один вопрос: программа отвечает и завершает работу. Удобно в скриптах

Клавиши в TUI: Enter — отправить · ↑ / ↓ — листать предыдущие запросы · PgUp / PgDn или колесо мыши — прокрутка · Ctrl-F — показать или скрыть панель изменённых файлов (колесо над ней прокручивает панель; перетащите её левый край, чтобы изменить ширину) · Esc — остановить текущий запрос (сессия сохраняется) · Ctrl-U — очистить строку · Ctrl-C — выход.

Упоминание файлов через @

Напишите @ и путь в любом месте запроса, и AgentiLoop приложит этот файл к тому, что получает модель: объясни @src/main.rs отправит вашу фразу плюс текст файла с номерами строк. Папка (@src) прикладывает свой список. Пути относительны папки проекта (или абсолютные, или ~/…); слово, которое ничего не называет, остаётся как есть, так что адреса e-mail в безопасности. Файлы обрезаются на 64 КБ, папки — на 200 записях, а строка 📎 показывает, что было приложено. Работает в TUI, в чате и в разовых запросах.

Запуск команды оболочки через !

Начните строку с !, и AgentiLoop выполнит её как команду оболочки, а не отправит модели: !git status, !cargo test, !ls src. Вывод виден сразу и добавляется в разговор, так что можно продолжить словами «исправь эти упавшие тесты» — модель их уже видит. Команда выполняется в папке проекта с той же оболочкой, таймаутом 120 с и лимитом вывода 30 КБ, что и инструмент bash модели. Работает в TUI и в чате.

Запомнить что-то через

Начните строку с `#` , и AgentiLoop сохранит остальное как заметку в `AGENTS.md` проекта, а не отправит модели: `# запускать cargo fmt перед каждым коммитом`, `# клиент API лежит в src/net`. Заметка добавляется пунктом списка под заголовком `## Notes` (если файла нет, он создаётся из шаблона `/init`; существующий `CLAUDE.md` используется вместо него). Поскольку `AGENTS.md` попадает в системный промпт, модель следует заметке со следующего запроса и во всех последующих сессиях. Работает в TUI и в чате.

Программа запоминает ваши настройки

Параметры нужно ввести всего один раз. AgentiLoop сохраняет то, как вы его запустили, поэтому в следующий раз простая команда agentiloop запустится точно так же:

agentiloop -p anthropic --tui    # первый раз: выберите провайдера и TUI
agentiloop                       # дальше: тот же провайдер, та же модель, TUI и ваш последний разговор

Что запоминается:

Провайдер (-p) и TUI вкл./выкл. (--tui / --no-tui)
Модель: последняя использованная, отдельно для каждого провайдера. При возврате к провайдеру возвращается и его модель.
Лимиты: --max-turns и --compact-at
Ваш разговор: программа продолжает последний разговор в текущей папке, если в нём использовался тот же провайдер. Прежние сообщения снова отображаются на экране, так что вы можете прокрутить назад и увидеть, на чём остановились

Чтобы что-то изменить, передайте новый параметр. Он применяется сразу и запоминается на будущее:

agentiloop -p omlx        # переключиться на oMLX (его последняя модель тоже вернётся)
agentiloop -m <model>     # сменить модель
agentiloop --no-tui       # вернуться к построчному чату
agentiloop --new          # начать новый разговор (старый останется сохранённым)

Некоторые вещи намеренно никогда не запоминаются:

--yes: пропуск запросов разрешения каждый раз должен быть осознанным выбором
--no-mcp, -C и разовые запросы
API-ключи: они хранятся в ~/.agentiloop/env (его записывает мастер) или в окружении вашей оболочки, но никогда в settings.json

Чтобы сбросить всё, выполните agentiloop --reset.

Все параметры

Каждый параметр можно также задать через переменную среды, указанную во втором столбце. Параметр, введённый вручную, всегда важнее запомненного значения.

Параметр	Переменная среды	Что делает
`-p, --provider <name>`	`AGENTILOOP_PROVIDER`	`anthropic`, `openai` или `omlx`. Если вы его не укажете, AgentiLoop использует последний или определит его по вашим ключам (сначала Anthropic, затем OpenAI, затем oMLX)
`-m, --model <id>`	`AGENTILOOP_MODEL`	Какую модель использовать
`--tui` / `--no-tui`	`AGENTILOOP_TUI`	Включить / выключить полноэкранный интерфейс
`--new`		Начать новый разговор вместо продолжения
`-c, --continue`		Продолжить последний разговор здесь (уже по умолчанию)
`-r, --resume <id>`		Снова открыть конкретный разговор (id можно найти с помощью `/sessions`)
`-C, --cwd <folder>`		Работать в другой папке, а не в той, где вы находитесь
`--yes`	`AGENTILOOP_YES`	Не спрашивать перед запуском инструментов. ⚠️ Только для доверенного автоматического использования
`--allow-tool <name>`		Запускает этот инструмент без вопросов; повторяйте параметр или используйте запятые. `mcp_*` совпадает по префиксу. Удобно для CI без `--yes`
`--deny-tool <name>`		Никогда не запускает этот инструмент: модели сообщается об отказе. Приоритетнее `--allow-tool` и `--yes`
`--plan`	`AGENTILOOP_PLAN`	Режим плана: запуск с выключенными инструментами, которые что-то меняют (`write_file`, `edit_file`, `bash`, `task`, MCP-инструменты не только для чтения). Модель читает и ищет, а затем отвечает нумерованным планом вместо выполнения работы. `/plan` выключает (или включает) его во время сессии
`--no-mcp`	`AGENTILOOP_NO_MCP`	Не запускать MCP-серверы (см. ниже)
`--append-system-prompt <text>`	`AGENTILOOP_APPEND_SYSTEM_PROMPT`	Дополнительный текст в конце системного промпта для этого запуска (не сохраняется)
`--json`		С разовым запросом: выводит ответ одним JSON-объектом (`result`, `is_error`, `session_id`, `provider`, `model`, `usage`) в stdout. Работа инструментов остаётся в stderr
`--stream-json`		С разовым запросом: печатает каждое событие по мере появления как один JSON-объект на строку в stdout (`text_delta`, `text`, `tool_call`, `tool_result`, `turn`, `compacted`, `retry`, `done`), затем тот же объект результата, что и `--json`, с `"type": "result"`. Больше ничего не печатается. Для редакторов и скриптов, которым нужен прогресс
`--setup`		Снова запустить мастер первоначальной настройки (провайдер, ключ, модель). Вместе с `--tui` он запускается внутри полноэкранного интерфейса
`--reset`		Как с нуля: удаляет `~/.agentiloop`, блок agentiloop в профиле оболочки и записи Связки ключей, созданные мастером (в Windows — заданные им пользовательские переменные окружения). Написанные вручную строки `export` только комментируются, и только с вашего согласия. Добавьте `--yes`, чтобы пропустить вопросы
`--max-turns <n>`		Максимальное число шагов агента на один запрос (по умолчанию 50)
`--max-retries <n>`	`AGENTILOOP_MAX_RETRIES`	Сколько раз запрос, упавший по временной причине (лимит запросов, перегрузка, ошибка сервера, оборванное соединение), отправляется заново, прежде чем вы увидите ошибку: через 1 с, 2 с, 4 с… (по умолчанию 3, `0` = никогда). Строка `⟳ retry 1/3` показывает каждую попытку. Не повторяется, если ответ уже начал приходить
`--compact-at <tokens>`	`AGENTILOOP_COMPACT_AT`	Когда сжимать длинный разговор в краткое изложение (по умолчанию 150000, `0` = никогда)
`-h` / `-V`		Справка / версия

Несколько примеров:

agentiloop -p openai -m gpt-4o-mini "summarize this repo"    # один вопрос с конкретной моделью
agentiloop -C ../other-repo --tui                            # работа над другим проектом
agentiloop --yes "run the tests and fix any failures"        # без присмотра, без запросов

Какая модель используется? Побеждает первый подходящий вариант:

-m в командной строке
модель разговора, который вы продолжаете
последняя модель, которую вы использовали с этим провайдером
модель провайдера по умолчанию: claude-sonnet-5 для Anthropic, gpt-4o-mini для OpenAI или первая модель, которую предлагает oMLX

Команды в чате

Вводите их в строке запроса, в TUI или в чате:

Команда	Что делает
`!<команда>`	Выполняет команду оболочки прямо здесь и добавляет вывод в разговор (см. Запуск команды оболочки через !)
`# <заметка>`	Сохраняет заметку в `AGENTS.md` этого проекта под `## Notes` (см. Запомнить что-то через #)
`/model`	Показывает доступные модели. `/model 3` или `/model <id>` переключает модель (и запоминает выбор)
`/sessions`	Выводит список сохранённых разговоров, начиная с самых новых
`/resume <n or id>`	Снова открывает один из них
`/clear`	Очищает разговор и начинает новый
`/undo`	Отменяет изменения файлов, сделанные агентом по вашему последнему запросу (изменения через `bash` не отменяются)
`/rewind [n]`	Показывает список ваших запросов или возвращает к моменту перед запросом n: изменения файлов, сделанные агентом начиная с этого запроса, отменяются, а разговор обрезается в этом месте (изменения через `bash` не отменяются)
`/todos`	Показывает текущий чек-лист задач модели
`/diff`	Показывает, что изменилось в рабочем дереве git (статус и diff, обрезается на 200 строках)
`/commands`	Свои команды: каждый файл `.agentiloop/commands/<name>.md` (проект) или `~/.agentiloop/commands/<name>.md` становится `/<name>` и отправляет текст файла как запрос (`$ARGUMENTS` заменяется введённым после команды, `$1`–`$9` — отдельными словами). Показывает список
`/hooks`	Показывает хуки, загруженные из `.agentiloop/hooks.json` (см. Хуки)
`/plan [on\|off]`	Включает или выключает режим плана (без аргумента — переключает). Пока он включён, инструменты, которые что-то меняют, отказываются работать, а модель отвечает планом; TUI показывает PLAN в строке состояния
`/init`	Создаёт черновик `AGENTS.md` для текущего проекта (никогда не перезаписывает)
`/export [file]`	Сохраняет разговор в файл Markdown (`/export notes.md` или имя по умолчанию в папке проекта)
`/compact`	Сразу сжимает разговор в краткое изложение, чтобы освободить место
`/usage`	Показывает токены, израсходованные с запуска, и заполненность контекста
`/status`	Где вы находитесь: папка, провайдер, модель и её лимиты, сессия, режим плана, инструменты (и сколько из них от MCP), хуки, файлы инструкций, настройки и расход токенов
`/mcp`	Показывает подключённые MCP-серверы и их инструменты
`/help`	Выводит список этих команд
`/exit`	Выход

Длинные разговоры

Модели могут прочитать за раз лишь ограниченный объём текста. Когда разговор становится большим (по умолчанию — когда запрос достигает 150 000 токенов), AgentiLoop просит модель кратко изложить всё сказанное и продолжает работу на основе этого изложения. Когда это происходит, вы увидите пометку 📦. /compact делает это по запросу, а --compact-at 0 отключает эту функцию.

Кэширование промпта (Anthropic). Запросы к Anthropic помечают системный промпт, инструменты и последнее сообщение как кэшируемые, поэтому следующий запрос в том же разговоре переиспользует большую часть промпта вместо повторной оплаты (кэшированная часть стоит примерно десятую часть, а ответ начинается раньше). Настраивать ничего не нужно. /usage показывает, сколько токенов прочитано из кэша и записано в него, а --json сообщает их как cache_read_tokens и cache_write_tokens.

Инструкции проекта

Положите в проект файл AGENTS.md (или CLAUDE.md), и AgentiLoop прочитает его при запуске и будет ему следовать: команды сборки, стиль кода, чего избегать. Поиск идёт в текущей папке, затем в родительских — до корня проекта (папки с .git). Личный ~/.agentiloop/AGENTS.md действует во всех проектах; файл проекта идёт после него и имеет приоритет. Файлы обрезаются на 32 КБ. Строка instructions: <путь> показывает, какие файлы загружены. Строка, состоящая только из @путь (например, @docs/style.md), заменяется текстом этого файла (путь считается от упоминающего файла). Импорты могут вкладываться на три уровня; отсутствующие файлы, циклы и строки внутри блоков кода остаются как есть.

Хуки: свои команды вокруг вызовов инструментов

Хук — это shell-команда, которую AgentiLoop запускает за вас в определённый момент: перед запуском инструмента (PreToolUse), после него (PostToolUse) или когда агент завершил запрос (Stop). Положите их в .agentiloop/hooks.json в проекте или в ~/.agentiloop/hooks.json для всех проектов (загружаются оба):

{
  "hooks": {
    "PreToolUse":  [{ "matcher": "bash", "command": "sh .agentiloop/check-command.sh" }],
    "PostToolUse": [{ "matcher": "write_file,edit_file", "command": "cargo fmt" }],
    "Stop":        [{ "command": "osascript -e 'display notification \"done\" with title \"AgentiLoop\"'" }]
  }
}

matcher задаёт, к каким инструментам применяется хук, по тем же правилам, что и --allow-tool (имена, префиксы mcp_*, *). Опустите его, чтобы применить ко всем. Хуки Stop его игнорируют.
Команда запускается через sh -c (cmd /C в Windows) в папке проекта. На stdin она получает один JSON-объект: event, cwd, tool и input; PostToolUse добавляет output и is_error, Stop — stop_reason. Переменные окружения AGENTILOOP_HOOK_EVENT и AGENTILOOP_TOOL тоже заданы.
Код выхода 2 говорит с моделью. Хук PreToolUse, завершившийся с кодом 2, блокирует вызов, а то, что он вывел в stderr, отправляется модели как ошибка. У хука PostToolUse с кодом 2 stderr добавляется к результату инструмента. Любой другой код игнорируется (ненулевой пишется в лог). Хук убивается через 60 секунд.
/hooks показывает, что загружено. Сломанный файл сообщается при запуске и пропускается.

Например, этот хук PreToolUse не даёт bash выполнить git push:

#!/bin/sh
# .agentiloop/check-command.sh — stdin — это JSON вызова
if grep -q 'git push' ; then echo "git push из агента запрещён" >&2; exit 2; fi

Добавление инструментов через MCP (необязательно)

Серверы MCP дают агенту дополнительные инструменты, например доступ к базам данных, веб-поиск или ваши собственные скрипты. Перечислите их в JSON-файле:

~/.agentiloop/mcp.json: доступны во всех проектах
.mcp.json в папке проекта: только в этом проекте. Если одно и то же имя есть в обоих файлах, приоритет у этого файла.

Формат тот же, что используют Claude Code, Claude Desktop и Agent!, так что вы можете скопировать существующие конфигурации:

{ "mcpServers": {
    "Local":  { "command": "my-mcp-server", "args": ["--flag"], "env": { "API_KEY": "${MY_KEY}" } },
    "Remote": { "url": "https://example.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ${TOKEN}" } }
} }

Как это работает:

Два вида серверов. Сервер с command — это локальная программа, которую AgentiLoop запускает за вас. К серверу с url программа обращается по HTTP. Работают и новые серверы "Streamable HTTP", и старые "SSE"; URL, оканчивающийся на /sse (или "transport": "sse"), выбирает старый вариант.
Имена инструментов. Каждый инструмент сервера виден агенту как mcp_<server>_<tool>, например mcp_Local_search.
Секреты. ${VAR} (или ${VAR:-default}) подставляется из ваших переменных среды, так что ключи не нужно хранить в файле.
Разрешения. MCP-инструменты запрашивают разрешение, как и любые другие, если только сервер не пометил инструмент как доступный только для чтения.
Промпты. Сохранённые промпты сервера становятся слеш-командами /mcp__<сервер>__<промпт>, например /mcp__Local__summarize какой-то текст. Слова после команды по порядку заполняют аргументы промпта (или имя=значение); текст, который вернул сервер, отправляется как ваш запрос. /mcp показывает их список.
Отключение серверов. Добавьте "disabled": true, чтобы пропустить один сервер, или запустите программу с --no-mcp, чтобы пропустить их все.
Безопасность. Обычный http:// разрешён только для localhost; удалённым серверам нужен https://.

Введите /mcp, чтобы увидеть, какие серверы подключены, их инструменты и возможные ошибки.

Где всё хранится

Всё хранится в ~/.agentiloop/. Задайте AGENTILOOP_HOME, чтобы использовать другую папку, например отдельный тестовый профиль.

Файл	Что в нём
`settings.json`	Запомненные провайдер, модели и параметры, а также то, что мастер записал в другие места
`env`	Ваш ключ, записанный мастером (`KEY=value`, режим файла 600). Загружается при запуске; `export` в оболочке имеет приоритет
`sessions/`	Ваши разговоры, по одному файлу на каждый
`mcp.json`	Ваши MCP-серверы
`hooks.json`	Хуки для всех проектов (к ним добавляется `.agentiloop/hooks.json` проекта)
`history.txt`	Запросы, которые вы вводили (для ↑ / ↓)

Другие переменные среды

Они вам понадобятся редко:

Переменная	Назначение
`ANTHROPIC_BASE_URL`	Отправлять запросы Anthropic через прокси или совместимый сервер
`ANTHROPIC_OAUTH_TOKEN`	Альтернатива `ANTHROPIC_API_KEY` для токена Claude Code
`OMLX_BASE_URL`, `OMLX_PORT`, `OMLX_API_KEY`	Адрес и ключ сервера oMLX. Они переопределяют `~/.omlx/settings.json`, который читается по умолчанию (порт 8000, если ни то, ни другое не задано)
`RUST_LOG=debug`	Показывать отладочные логи, включая расход токенов на каждый запрос

Для разработчиков

Сборка и тесты

cargo build --release     # → target/release/agentiloop
cargo test --workspace    # работает офлайн, API-ключи не нужны

Тесты не обращаются к сети. Цикл агента работает с заранее запрограммированной фиктивной моделью, а потоковые парсеры — с локальным тестовым сервером. MCP-клиент тестируется со встроенным примером сервера по всем трём типам подключения (stdio, HTTP, SSE). Вы можете сами запустить этот сервер, чтобы попробовать MCP вручную:

cargo run -p agentiloop-mcp --example mcp-example-server -- --http 8791   # или --sse 8792, или --stdio

Как устроен код

Проект разделён на пять крейтов, и каждый из них опирается на предыдущие:

Крейт	Что в нём
`agentiloop-core`	Сердце проекта: цикл агента, сообщения, интерфейсы инструментов и провайдеров, разрешения, сеансы, сжатие разговоров
`agentiloop-provider`	Общается с моделями: Anthropic, OpenAI-совместимые серверы, oMLX
`agentiloop-tools`	Встроенные инструменты: `read_file`, `write_file`, `edit_file`, `list_dir`, `glob`, `grep`, `web_fetch`, `todo_write`, `bash`
`agentiloop-mcp`	MCP-клиент, перенесённый из AgentMCP на Swift из Agent!
`agentiloop-cli`	Программа `agentiloop`: параметры, чат, TUI, настройки

Зависимости

Мы стараемся свести зависимости к минимуму: 18 внешних крейтов, и каждый крейт подключает только те, что ему действительно нужны.

Крейты	Для чего
`tokio`, `futures`, `async-trait`	Параллельное выполнение задач
`serde`, `serde_json`	Чтение и запись JSON
`reqwest`	HTTP-запросы к моделям и MCP-серверам
`anyhow`, `thiserror`	Обработка ошибок
`tracing`, `tracing-subscriber`	Логирование
`dirs`	Поиск вашей домашней папки
`clap`	Параметры командной строки
`rustyline`	Построчный чат
`ratatui`, `unicode-width`, `textwrap`	TUI
`pulldown-cmark`, `syntect`	Markdown и подсветка кода

Дорожная карта

Потоковые ответы
OpenAI-совместимые провайдеры
Сжатие длинных разговоров
Сохранённые разговоры
Полноэкранный TUI
MCP-клиент
Хуки
Что дальше?

Лицензия

PolyForm Noncommercial 1.0.0. Вы можете использовать, изменять и распространять это программное обеспечение в личных и некоммерческих целях. Коммерческое использование, включая создание или продажу коммерческих версий, остаётся за AgentiLoop. Чтобы получить коммерческую лицензию, свяжитесь с AgentiLoop.

AgentiLoop: agentiloop.ai

Navigation Menu

Repository navigation

README_ru.md

README_ru.md

AgentiLoopCLI

🎉 Мы выпустили релиз v0.0.7 для Mac, Windows и Linux!

💖 Поддержите AgentiLoop

⚡ Первый запуск: мастер настройки сделает всё сам

🚀 Впервые здесь? Запуск за 5 минут

1. Скачайте AgentiLoop

2. Получите API-ключ

3. Запустите мастер настройки

4. Проверьте, что всё работает

5. Ваш первый сеанс

Что он умеет? (инструменты)

Команда справки

Что-то не получается? Быстрые решения

Быстрый старт

Шаг 1: Установите

Шаг 2: Подключите модель

Шаг 3: Запустите

Три способа использования

Упоминание файлов через @

Запуск команды оболочки через !

Запомнить что-то через

Программа запоминает ваши настройки

Все параметры

Команды в чате

Длинные разговоры

Инструкции проекта

Хуки: свои команды вокруг вызовов инструментов

Добавление инструментов через MCP (необязательно)

Где всё хранится

Другие переменные среды

Для разработчиков

Сборка и тесты

Как устроен код

Зависимости

Дорожная карта

Лицензия

FilesExpand file tree

README_ru.md

Latest commit

History

README_ru.md

File metadata and controls

AgentiLoopCLI

🎉 Мы выпустили релиз v0.0.7 для Mac, Windows и Linux!

💖 Поддержите AgentiLoop

⚡ Первый запуск: мастер настройки сделает всё сам

🚀 Впервые здесь? Запуск за 5 минут

1. Скачайте AgentiLoop

2. Получите API-ключ

3. Запустите мастер настройки

4. Проверьте, что всё работает

5. Ваш первый сеанс

Что он умеет? (инструменты)

Команда справки

Что-то не получается? Быстрые решения

Быстрый старт

Шаг 1: Установите

Шаг 2: Подключите модель

Шаг 3: Запустите

Три способа использования

Упоминание файлов через @

Запуск команды оболочки через !

Запомнить что-то через

Программа запоминает ваши настройки

Все параметры

Команды в чате

Длинные разговоры

Инструкции проекта

Хуки: свои команды вокруг вызовов инструментов

Добавление инструментов через MCP (необязательно)

Где всё хранится

Другие переменные среды

Для разработчиков

Сборка и тесты

Как устроен код

Зависимости

Дорожная карта

Лицензия