最近在尝试将大语言模型（LLM）的能力集成到本地工作流中时，发现了一个普遍痛点：虽然各大模型厂商都提供了功能强大的 API，但每次想快速测试一个想法、调用一个模型或者组合多个工具时，都需要手动编写脚本、处理认证、解析响应，过程繁琐且难以复用。有没有一种工具，能像使用系统命令一样，通过简单的命令行直接与各种 AI 模型和工具交互？

Agent-Reach 正是为解决这一问题而生的开源项目。它是一个功能强大的 AI Agent 命令行工具，旨在为开发者提供一个统一、便捷的接口，来调用包括 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek 等在内的多种大模型，并集成网络搜索、代码执行等扩展能力。本文将带你从零开始，全面掌握 Agent-Reach 的安装、配置、核心使用以及高级功能，让你在终端中轻松驾驭 AI 能力。

无论你是想快速验证一个提示词（Prompt）的效果，还是希望构建一个自动化的 AI 辅助脚本，亦或是作为学习 AI Agent 开发的实践起点，本文都将提供一套完整的实战指南。我们将覆盖从基础环境搭建到复杂技能（Skill）组合的全流程，并附上详细的代码示例和常见问题排查思路。

1. 背景与核心概念：什么是 Agent-Reach？

在深入实操之前，我们有必要厘清几个核心概念，理解 Agent-Reach 的设计初衷和它在 AI 开发生态中的位置。

1.1 AI Agent 与 CLI 工具

AI Agent 通常指能够感知环境、自主决策并执行行动以实现目标的智能体。在当前的语境下，它常指基于大语言模型（LLM）构建的、能够调用外部工具（如搜索引擎、计算器、数据库）来完成复杂任务的程序。

CLI（Command Line Interface） 即命令行界面，是开发者与计算机系统交互的高效方式。将 AI Agent 的能力封装成 CLI 工具，意味着开发者可以绕过图形界面和复杂的 SDK 集成，直接在终端（Terminal）或 Shell 脚本中调用 AI 功能，极大地提升了开发、测试和自动化的效率。

Agent-Reach 本质上是一个 桥梁 ，它一端连接着终端用户简单的文本指令，另一端连接着背后复杂的大模型 API 和各种工具服务。它帮你处理了所有“脏活累活”：HTTP 请求构造、API 密钥管理、响应解析、上下文维护以及工具调度的逻辑。

1.2 Agent-Reach 的核心特性

根据其项目定位，Agent-Reach 主要提供以下能力：

  1. 多模型支持 ：一站式接入 OpenAI GPT 系列、Anthropic Claude 系列、Google Gemini、DeepSeek、智谱 AI 等主流模型，无需为每个模型单独写适配代码。
  2. 统一命令行交互 ：通过类似 agent-reach chat --model gpt-4 这样的命令，直接开始与模型对话。
  3. 技能（Skill）系统 ：这是其“Agent”能力的核心。除了基础的聊天，它还内置或允许扩展多种技能，例如：
    • 网络搜索 ：让模型获取实时信息。
    • 代码执行 ：在安全沙箱中运行模型生成的代码（如 Python）。
    • 文件操作 ：读取、分析本地文件内容。
    • 自定义技能 ：开发者可以编写自己的技能来扩展其能力边界。
  4. 上下文管理 ：自动维护对话历史，支持多轮交互，让模型拥有“记忆”。
  5. 配置化管理 ：所有模型 API 密钥、默认参数等均通过配置文件管理，安全且灵活。

1.3 典型应用场景

  • 快速原型验证 ：在 IDE 和终端之间快速切换，测试不同提示词对不同模型的效果。
  • 自动化脚本 ：编写 Shell 脚本或 Python 脚本，利用 agent-reach 命令自动生成代码片段、撰写文档、分析日志文件等。
  • 学习与教学 ：作为理解 AI Agent 工作流程和工具调用机制的绝佳实践项目。
  • 个人效率助手 ：在终端中直接询问天气、翻译句子、计算复杂公式或搜索技术问题。

接下来，我们将进入实战环节，从环境准备开始。

2. 环境准备与安装指南

Agent-Reach 是一个 Python 项目，因此你需要一个可用的 Python 环境。本文将使用 Python 3.8+ 版本进行演示。

2.1 基础环境检查

首先，打开你的终端（Linux/macOS 的 Terminal，Windows 的 PowerShell 或 CMD），检查 Python 和 pip 版本。 

# 检查 Python 版本，确保是 3.8 或更高
python3 --version
# 或
python --version

# 检查 pip 版本
pip3 --version
# 或
pip --version

如果未安装 Python，请前往 Python 官网 下载并安装最新稳定版。安装时务必勾选 “Add Python to PATH” 选项。

2.2 安装 Agent-Reach

Agent-Reach 通常通过 Python 的包管理工具 pip 进行安装。最直接的方式是从其源代码仓库安装。 

# 使用 pip 从 Git 仓库直接安装（推荐）
pip3 install git+https://github.com/panniantong/Agent-Reach.git

# 或者，如果你更喜欢先克隆项目
git clone https://github.com/panniantong/Agent-Reach.git
cd Agent-Reach
pip3 install -e .  # '-e' 代表可编辑模式，方便后续修改代码

安装完成后，验证是否成功： 

agent-reach --version
# 或
agent-reach --help

如果看到命令帮助信息，说明安装成功。 --help 命令是你最好的朋友，它可以列出所有可用的子命令和参数。

2.3 项目结构初窥（可选）

如果你以可编辑模式（ -e ）安装并克隆了项目，可以看一下其目录结构，这对后续理解和自定义技能有帮助。 

Agent-Reach/
├── agent_reach/          # 核心 Python 包
│   ├── cli.py           # 命令行入口点
│   ├── config.py        # 配置管理
│   ├── skills/          # 技能实现目录
│   │   ├── web_search.py
│   │   ├── python_executor.py
│   │   └── ...
│   └── ...
├── pyproject.toml       # 项目依赖和元数据
├── README.md
└── ...

关键目录 agent_reach/skills/ 存放了所有内置技能的实现代码，这是我们后续扩展的基础。

3. 核心配置：连接你的 AI 模型

安装只是第一步，要让 Agent-Reach 工作，你必须配置至少一个可用的 AI 模型 API。所有配置都通过一个 YAML 文件管理。

3.1 初始化配置文件

首次运行时，Agent-Reach 会引导你创建配置文件。但我们可以主动创建它。 

# 创建配置目录（通常位于用户主目录下）
mkdir -p ~/.config/agent_reach

# 创建并编辑配置文件
# 你可以使用任何文本编辑器，如 vim, nano, 或 VS Code
nano ~/.config/agent_reach/config.yaml

3.2 配置文件详解

下面是一个完整的 config.yaml 示例，配置了 OpenAI 和 Anthropic 两个模型。 请将 your-api-key-here 替换为你自己的真实 API 密钥。 

# ~/.config/agent_reach/config.yaml

# 全局默认设置
defaults:
  model: gpt-4o-mini  # 默认使用的模型
  temperature: 0.7     # 默认创造性，0-2之间，越高越随机
  max_tokens: 2000     # 默认生成的最大token数

# 模型提供商配置
providers:
  openai:
    api_key: "sk-your-openai-api-key-here"  # 你的 OpenAI API Key
    # base_url: "https://api.openai.com/v1" # 默认，如需使用代理或自定义端点可修改
    models:
      - gpt-4o
      - gpt-4o-mini
      - gpt-4-turbo
      - gpt-3.5-turbo

  anthropic:
    api_key: "sk-ant-your-anthropic-api-key-here"  # 你的 Claude API Key
    models:
      - claude-3-5-sonnet-20241022
      - claude-3-opus-20240229
      - claude-3-sonnet-20240229
      - claude-3-haiku-20240307

  google:
    api_key: "your-google-ai-studio-api-key-here"  # 你的 Google AI Studio API Key
    models:
      - gemini-1.5-pro
      - gemini-1.5-flash

  deepseek:
    api_key: "your-deepseek-api-key-here"  # 你的 DeepSeek API Key
    # base_url: "https://api.deepseek.com" # DeepSeek 的 API 地址
    models:
      - deepseek-chat

# 技能配置
skills:
  web_search:
    enabled: true
    provider: "tavily"  # 或其他搜索引擎提供商，如 serper, serpapi
    api_key: "your-tavily-api-key-here"  # 需要单独申请

  python_executor:
    enabled: true
    # 安全设置：是否允许执行代码
    safe_mode: true
    # 超时时间（秒）
    timeout: 30

配置项关键说明：

  1. API 密钥安全 ：这是最重要的部分。务必从对应平台的官方渠道获取 API Key。
  2. base_url ：用于配置 API 中转或自定义端点。如果你使用某些第三方代理服务，可能需要修改此项。
  3. models 列表 ：这里列出的模型名，才可以在 --model 参数中使用。请根据你的 API 访问权限填写。
  4. 技能配置 ： web_search 等功能需要额外的 API 密钥（如 Tavily）。你需要去对应网站注册并获取。

3.3 验证配置

保存配置文件后，运行一个简单命令测试配置是否生效。 

# 使用默认模型进行一次快速对话
agent-reach chat --prompt "Hello, who are you?"

# 指定使用 Claude 模型
agent-reach chat --model claude-3-5-sonnet-20241022 --prompt "用中文介绍一下你自己。"

如果配置正确，你将看到模型的回复输出在终端中。如果遇到错误，请跳至本文第 6 节“常见问题与排查思路”。

4. 核心功能实战：从聊天到技能调用

现在，你的 Agent-Reach 已经准备就绪。让我们通过一系列实例，探索其核心功能。

4.1 基础聊天模式

这是最直接的功能，模拟与 ChatGPT 网页版的对话。

单次问答： 

agent-reach chat --prompt "Python中如何快速反转一个列表？"

你会得到类似这样的回答： 

在Python中，有几种方法可以反转一个列表：

1. 使用 `reverse()` 方法（原地修改）：
   ```python
   my_list = [1, 2, 3]
   my_list.reverse()
   print(my_list)  # 输出：[3, 2, 1]

  1. 使用切片操作 [::-1] （创建新列表）： 

    my_list = [1, 2, 3]
reversed_list = my_list[::-1]
print(reversed_list)  # 输出：[3, 2, 1]

  2. 使用 reversed() 函数（返回迭代器）： 

    my_list = [1, 2, 3]
for item in reversed(my_list):
    print(item)  # 依次输出：3, 2, 1
# 如果需要列表，可以：list(reversed(my_list))

第一种方法会修改原列表，后两种则不会。根据你的需求选择合适的方法。 


**交互式对话：**

使用 `-i` 或 `--interactive` 参数进入交互模式，进行多轮对话。

```bash
agent-reach chat --model gpt-4o --interactive

启动后，终端会显示一个提示符（如 > ），你可以持续输入。上下文会被自动维护。 

> 我想学习Python的异步编程，应该从哪里开始？
（模型回答...）
> 能给我一个使用asyncio下载多个网页的示例吗？
（模型基于上一轮上下文回答...）
> 退出

输入 退出 、 quit 或 exit 即可结束交互。

4.2 使用技能（Skills）：让 Agent 更强大

技能是 Agent-Reach 的精华。它们允许模型突破纯文本生成的限制，与真实世界互动。

技能1：网络搜索 ( web_search )

在提问时加上 --web-search 参数，Agent 会先使用 Tavily（或其他配置的引擎）搜索网络，再将结果整合到回答中。 

agent-reach chat --prompt "今天北京天气怎么样？" --web-search

输出将包含从网络获取的最新天气信息，而不仅仅是模型训练数据中的旧知识。

技能2：Python 代码执行 ( python_executor )

这是一个极其强大的功能。当模型生成代码时，可以指令它直接执行并返回结果。 

agent-reach chat --prompt "请编写一个Python函数计算斐波那契数列的前10项，并执行它。" --execute-python

模型会生成类似以下的代码，然后 Agent-Reach 会在一个安全的子进程中执行它，并将输出返回给你。 

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    result = []
    for _ in range(n):
        result.append(a)
        a, b = b, a + b
    return result

print(fibonacci(10))

执行结果会附加在模型的回答之后： 

[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

组合使用技能：

你可以同时启用多个技能。例如，让模型搜索“最新的机器学习框架”，然后根据搜索结果生成一个示例代码并执行（如果合理）。 

agent-reach chat --prompt "找出当前最流行的三个机器学习框架，并用其中一个写一个简单的线性回归示例。" --web-search --execute-python

这个过程完全自动化：搜索 -> 分析 -> 生成代码 -> 执行 -> 呈现结果。

4.3 文件操作与上下文管理

Agent-Reach 可以读取本地文件内容作为对话的上下文，这对于分析代码、文档或日志非常有用。

从文件加载提示词： 

# 假设有一个文件 prompt.txt，内容为“分析以下代码的复杂度：”
agent-reach chat --prompt-file ./prompt.txt

将文件内容作为上下文：

更常见的是，让模型分析一个已有的文件。 

# 创建一个示例 Python 文件
cat > example.py << 'EOF'
def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

print(quick_sort([3,6,8,10,1,2,1]))
EOF

# 让模型分析这个文件
agent-reach chat --prompt "请分析这段代码，说明其算法、时间空间复杂度，并指出可能的优化点。" --file example.py

模型会接收到文件 example.py 的全部内容，并在此基础上进行分析和回答。

保存和加载对话历史：

对于重要的对话，你可以保存下来以便后续回顾或继续。 

# 进行一场对话并保存历史
agent-reach chat -i --save-history ./my_conversation.json
# 对话结束后，历史会被保存到指定文件

# 之后可以加载历史，继续对话
agent-reach chat -i --load-history ./my_conversation.json

5. 高级用法与自定义扩展

当你熟悉基础操作后，可以探索更高级的用法，甚至扩展 Agent-Reach 的能力。

5.1 在脚本中集成 Agent-Reach

Agent-Reach 的本质是一个命令行工具，因此可以无缝集成到 Shell 脚本或 Python 脚本中，实现自动化。

Shell 脚本示例：自动生成代码注释 

#!/bin/bash
# 脚本名：auto_comment.sh

SOURCE_FILE=$1
if [ -z "$SOURCE_FILE" ]; then
    echo "Usage: $0 <source_file>"
    exit 1
fi

# 使用 agent-reach 分析文件并生成注释
# 将结果输出到新文件
agent-reach chat \
  --model gpt-4o \
  --prompt "请为以下代码的每个函数和复杂逻辑块添加清晰的中文注释。只输出添加了注释的完整代码，不要额外解释。" \
  --file "$SOURCE_FILE" > "${SOURCE_FILE}.commented"

echo "注释已生成到: ${SOURCE_FILE}.commented"

运行： ./auto_comment.sh my_script.py

Python 脚本示例：调用子进程 

# 脚本名：call_agent.py
import subprocess
import json

def ask_agent(question, model="gpt-4o-mini"):
    """调用 agent-reach 获取回答"""
    cmd = [
        "agent-reach",
        "chat",
        "--model", model,
        "--prompt", question,
        "--json"  # 获取 JSON 格式输出，便于程序解析
    ]
    try:
        result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, check=True)
        output = json.loads(result.stdout)
        return output.get("response", "No response")
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        return f"Error: {e.stderr}"
    except json.JSONDecodeError:
        return result.stdout

if __name__ == "__main__":
    answer = ask_agent("Shell脚本中如何检查一个文件是否存在？")
    print(answer)

5.2 创建自定义技能

如果内置技能不能满足你的需求，你可以编写自己的技能。这需要一些 Python 编程知识。

步骤1：在技能目录中创建新文件

如果你以可编辑模式安装，可以在项目目录的 agent_reach/skills/ 下创建新文件，例如 my_calculator.py 。 

# agent_reach/skills/my_calculator.py
import json
import re
from typing import Dict, Any
from .base_skill import BaseSkill

class MyCalculatorSkill(BaseSkill):
    """一个简单的自定义计算器技能，能处理基础算术表达式。"""
    
    name = "my_calculator"
    description = "计算一个基础算术表达式的结果。输入应为一个字符串，如 '2 + 3 * 4'。"

    def execute(self, input_data: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
        """
        执行技能。
        Args:
            input_data: 用户输入的算术表达式字符串。
        Returns:
            包含结果或错误的字典。
        """
        # 简单的安全过滤，只允许数字和基础运算符
        if not re.match(r'^[\d\s\+\-\*\/\(\)\.]+$', input_data):
            return {
                "success": False,
                "error": "输入包含非法字符，只支持数字、空格和 + - * / ( ) ."
            }
        
        try:
            # 警告：使用 eval 有安全风险，仅用于示例！
            # 在生产环境中，应使用更安全的表达式求值库（如 ast.literal_eval 或自定义解析器）。
            result = eval(input_data)
            return {
                "success": True,
                "result": result,
                "input": input_data
            }
        except Exception as e:
            return {
                "success": False,
                "error": f"计算失败: {e}",
                "input": input_data
            }

步骤2：注册技能

需要在技能包的 __init__.py 文件中导入你的新技能类。找到 agent_reach/skills/__init__.py 文件，在 __all__ 列表和技能注册部分添加你的类。 

# agent_reach/skills/__init__.py (部分内容)
from .web_search import WebSearchSkill
from .python_executor import PythonExecutorSkill
# ... 其他内置技能导入
from .my_calculator import MyCalculatorSkill  # 新增导入

__all__ = [
    "WebSearchSkill",
    "PythonExecutorSkill",
    # ... 
    "MyCalculatorSkill",  # 新增
]

# 在 get_skill 函数或类似的注册逻辑中，确保你的技能被包含
def get_skill(skill_name: str):
    skill_map = {
        "web_search": WebSearchSkill,
        "python_executor": PythonExecutorSkill,
        # ...
        "my_calculator": MyCalculatorSkill,  # 新增映射
    }
    return skill_map.get(skill_name)

步骤3：在配置中启用并测试

在 config.yaml 的 skills 部分添加配置（虽然这个简单技能可能不需要 API 密钥）。 

skills:
  my_calculator:
    enabled: true
  # ... 其他技能

现在，你可以在聊天中通过特定指令或参数来调用这个技能（具体调用方式取决于 Agent-Reach 的技能调用机制，可能需要查看其源码中如何触发技能）。通常，模型在认为需要时会自动调用已启用的技能。

6. 常见问题与排查思路

在使用过程中，你可能会遇到一些错误。以下是常见问题的排查指南。

问题现象 可能原因 排查步骤与解决方案
agent-reach: command not found 1. 安装失败。
2. Python 脚本目录未加入系统 PATH。 		1. 重新运行 pip3 install git+https://github.com/panniantong/Agent-Reach.git ，确保无报错。
2. 尝试使用 python3 -m agent_reach.cli 代替 agent-reach 。
API Error: 401 Invalid Authentication API 密钥错误、过期或未正确配置。 1. 检查 ~/.config/agent_reach/config.yaml 中的 api_key 是否正确， 注意不要有多余空格 。
2. 前往对应平台确认 API 密钥是否有效、是否有余额或调用权限。
API Error: 429 Rate limit exceeded API 调用频率超限。 1. 等待一段时间再试。
2. 如果是免费额度用尽，需要充值或等待下一个周期重置。
3. 在命令中增加 --delay 参数（如果支持）来降低请求频率。
API Error: 400 ... maximum context length 输入的提示词加上上下文（如文件内容）超出了模型的最大上下文长度。 1. 缩短提示词或减少输入文件的大小。
2. 使用上下文更长的模型（如 claude-3-5-sonnet 、 gpt-4-turbo ）。
3. 对长文件进行分段处理。
API Error: 402 Insufficient balance 账户余额不足。 登录对应平台的控制台，查看余额并充值。
Unable to connect to API (Connection refused) 1. 网络问题，无法访问 API 服务器。
2. base_url 配置错误。
3. 本地代理设置冲突。 		1. 使用 curl 或 ping 测试网络连通性。
2. 检查 config.yaml 中的 base_url 是否正确。
3. 检查环境变量 HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY ，或在配置中设置正确的代理。
Skill ‘web_search‘ execution failed 网络搜索技能配置错误或 API 密钥无效。 1. 确认 config.yaml 中 skills.web_search 已 enabled: true 。
2. 确认 api_key 有效（如 Tavily 密钥）。
3. 尝试直接在浏览器中访问搜索引擎提供商的 API 测试端点。
Python execution timed out 模型生成的代码陷入死循环或执行时间过长。 1. 检查生成的代码逻辑。
2. 在 config.yaml 中调整 skills.python_executor.timeout 值。
3. 考虑在提示词中要求模型生成更高效或设置超时检查的代码。
模型回复不符合预期 1. 提示词不够清晰。
2. temperature 参数过高导致随机性大。
3. 模型本身能力限制。 		1. 优化你的提示词，更具体、明确地提出要求（参见“提示词工程”最佳实践）。
2. 尝试降低 temperature （如设为 0.2）以获得更确定性的输出。
3. 换用更强大的模型（如从 gpt-3.5-turbo 切换到 gpt-4o ）。

7. 最佳实践与工程建议

为了更安全、高效地使用 Agent-Reach，请遵循以下建议：

7.1 配置与安全

  1. 密钥管理是重中之重 ：

    • 永远不要将包含真实 API 密钥的 config.yaml 文件提交到 Git 等版本控制系统。务必将其添加到 .gitignore 文件中。
    • 考虑使用环境变量来存储密钥。你可以修改 config.yaml ，使用 api_key: ${ENV_VAR_NAME} 的格式，然后在 shell 中设置环境变量。
    • 为不同的项目或用途创建不同的 API 密钥，并设置合理的用量限制和权限。

  2. 使用版本控制 ：

    • 将你的自定义技能代码、实用的提示词模板和自动化脚本纳入版本控制。
    • 对于团队使用，可以维护一个共享的、不包含密钥的配置模板。

7.2 提示词工程

  1. 明确指令 ：在提示词中清晰定义角色、任务和输出格式。例如：“你是一个经验丰富的 Python 代码审查员。请分析以下代码，指出潜在的性能问题和风格问题，并以列表形式给出修改建议。”
  2. 提供示例 ：对于复杂任务，在提示词中提供一两个输入输出的例子（Few-shot Learning），能显著提升模型表现。
  3. 分步思考 ：对于推理或复杂问题，鼓励模型“一步一步思考”（Chain-of-Thought），这通常能提高答案的准确性和逻辑性。
  4. 设定约束 ：明确限制输出长度、格式（如 JSON、Markdown）、语言等。

7.3 生产环境集成

  1. 错误处理与重试 ：在自动化脚本中，务必对 agent-reach 的调用进行异常捕获。对于网络超时、速率限制等暂时性错误，实现指数退避重试机制。
  2. 日志记录 ：记录每一次调用的模型、提示词、token 消耗和响应，便于后续分析和成本核算。
  3. 成本监控 ：定期检查各 AI 平台的控制台，监控 API 调用量和费用，设置预算警报。
  4. 性能考量 ：LLM 调用有延迟。在关键路径上避免同步调用，考虑使用异步或队列机制。对于简单任务，优先使用较小、较快的模型（如 gpt-4o-mini , claude-3-haiku ）。

7.4 技能使用规范

  1. 代码执行安全 ： python_executor 技能虽然强大，但存在风险。务必在 safe_mode: true 下运行，并考虑使用 Docker 容器或更严格的沙箱进行隔离，切勿在生产环境中直接执行来源不可信的代码。
  2. 网络搜索验证 ：对于 web_search 返回的事实性信息，尤其是涉及重要决策时，应进行交叉验证，因为搜索结果可能包含过时或不准确的信息。
  3. 自定义技能审核 ：在编写自定义技能时，必须对输入进行严格的验证和清理，防止注入攻击或其他安全漏洞。

Agent-Reach 将强大的 AI 模型能力带到了命令行这个开发者最熟悉的环境里。通过本文，你应该已经掌握了从安装配置、基础聊天、技能调用到自定义扩展的完整流程。它不仅是个人效率工具，更可以作为构建更复杂 AI 应用的原型测试平台。

下一步，你可以尝试：

  • 将 Agent-Reach 与你的日常开发工具链（如 VS Code Tasks, Makefile）结合。
  • 探索其源码，理解 Agent 调度和工具调用的内部机制。
  • 基于其框架，开发一个解决你特定领域问题（如自动化测试、数据分析报告生成）的专属技能。

实践是学习的最佳途径。现在就在你的终端里输入 agent-reach chat -i ，开始探索吧。如果在使用中遇到本文未覆盖的问题，欢迎在项目的 GitHub Issues 中与社区交流。

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