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HOW IT WORKS
核心工作流
从用户输入到最终响应，AI-CLI 如何一步步智能执行
1💬
用户输入
2🤖
AI 分类器
理解意图
3🔀
Agent 调度
选择执行路径
直接响应
调用工具
4✨
LLM 生成
5✅
返回结果
4🛡️
安全检查
风险分类
5⚙️
流式执行
实时输出
回到思考
6🎯
最终响应
返回用户
💡 ReAct 循环：Think → Act → Observe 的核心模式让 AI 不断迭代，直到完美完成任务。
🔒 安全门控：每个工具调用都经过 AI 风险分类，危险操作必须用户确认。
CORE FEATURES
六大核心模块
每个模块都经过精心设计，协同工作构建强大的 AI 终端助手
🔄
ReAct 循环引擎
Think → Act → Observe
AI 先思考、再行动、后观察，持续迭代直到任务完成。内建漂移检测和上下文压缩，让对话永不失控。
7层上下文初始化finishReason 智能分支漂移检测 auto-correction结果自动压缩
🧠
四层记忆系统
会话 → 上下文 → 长期 → 自动提取
从实时对话到永久知识库，四层记忆让 AI 既记得住又想得起。LLM 自动提取关键信息沉淀到长期记忆。
L1 会话记忆L2 工作上下文 (git/rules)L3 语义搜索 + SQLiteL4 自动记忆提取
🧰
MCP 工具系统
23+ 工具 · 发现 → 选择 → 执行
内置 23+ 工具，支持外部 MCP 服务器扩展。LLM 智能选择工具，安全工具自动执行，危险工具需用户确认。
23+ 内置工具外部 MCP 服务器支持流式工具执行安全/危险工具分类
🛡️
安全引擎
AI 驱动的四级风险分类
AI 实时评估每个工具调用的风险等级：安全自动批准、低风险记录执行、高风险用户确认、危险直接拒绝。全链路审计日志。
4级风险分类实时 AI 评估执行门控机制全链路审计日志
🤖
子 Agent 系统
从单兵到多智能体协作
主 Agent 智能路由：简单任务直接处理，复杂任务分发到专家 Agent 或多 Agent 团队协作，结果汇总回主流程。
智能路由分发4种 Agent 类型多 Agent 团队协作结果聚合汇总
🔌
插件 + Hook 系统
事件驱动的可扩展架构
通过 Hook 拦截和转换任何阶段的输入输出，通过插件动态添加工具、修改行为、增强功能。完全可扩展。
before/after 钩子动态插件加载输入输出转换运行时行为修改
ARCHITECTURE
系统架构蓝图
从用户输入到内核引擎，一图看懂 AI-CLI 的设计
🏗️ 分层设计：核心引擎 + 子系统 + 安全层 + 扩展层，职责清晰
🔗 共享内核：三大子系统共享记忆、工具、安全能力
🧪 458+ 测试：全链路质量保障，生产就绪
LIVE DEMO
看看它如何工作
一个指令，AI-CLI 自动分析、选择工具、安全执行
🤖 AI-CLI 自动完成了：意图理解 → 工具选择 → 安全检查 → 流式执行 → 结果返回，整个过程不到 5 秒。
PRODUCT LINES
三种形态，一个内核
CLI、Daemon、Web GUI 共享同一套核心引擎，按需选择
⌨️
CLI 模式
交互终端
直接在终端与 AI 对话，执行命令，管理项目。最直觉的使用方式。
👻
Daemon 模式
后台常驻服务
守护进程后台运行，API Server + WebSocket，支持多客户端连接。
🌐
Web GUI
浏览器仪表盘
可视化仪表盘，实时监控 Agent 状态、查看日志、管理任务。
⚡ 统一内核 → 三种入口 → 共享记忆、工具、安全能力