如何使用 Python 和 Ollama 构建 CLI 代理

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来源:走向数据科学

简介

“终端”或“shell”)是一种基于文本的用户界面,用于通过键入特定命令来查看、管理和与计算机交互。CLI AI 代理是开发人员工具发展的最新一步。它们将法学硕士的强大功能与对计算机终端、文件和外部工具的直接访问结合起来。想象一下直接在您的终端上使用最智能的人工智能模型,而不需要网络界面。

2022 年 ChatGPT 的发布改变了人们与软件交互的方式,因为用户可以编写自然语言而不是键入命令。 2023年,科技界因OpenAI推出的工具调用功能取得重大突破。模型不仅可以生成文本,还可以通过向应用程序发送结构化请求、获取输出并继续推理来执行操作。最终,在 2025 年,Super CLI 到来了,这是第一个专门为在 CLI 上运行而无需 Web 界面而构建的 AI 代理。 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex CLI 紧随其后。

CLI 代理之所以成功,是因为它们自然地适合现有的开发人员工作流程。它们不是取代终端,而是通过推理对其进行增强。 CLI 已经从人类执行命令的地方发展成为用户定义目标的协作工作空间,而人工智能则执行大部分执行工作。

目前,CLI 代理分为三种类型:

  • 云原生(即 Claude Code):模型在云端运行,而 CLI 安全地访问本地工具。
  • 开源(即Hermes):编排框架是开源的,可以使用本地或远程模型。
  • 完全本地(即Ollama):模型和编排都在您自己的计算机上运行。
  • 在本教程中,我将展示如何使用 Python 和Ollama 构建完全本地的 CLI 代理。我将展示一些有用的代码,并通过注释浏览每一行代码,以便您可以复制此示例。

    设置

    下载完成后,您可以继续使用Python并开始编写代码。

    导入 ollama

    llm =“qwen2.5”

    代理

    运行结论