mi CLI
mi — агентный кодинг в 30 строках: цикл, два инструмента и модель; работает с любым API, совместимым с OpenAI, и в Docker.
- 105 ★ репозитория
- Последний коммит
Широкий доступ
Почему такой уровень
- Инструмент `bash` выполняет команды с полным доступом к системе без подтверждения.
- `delegate` и `goal` запускают подагентов, которые работают в том же каталоге и меняют файлы без вашего участия.
Установка
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add cli/miОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемШирокий доступИнструмент может менять данные, выполнять команды или работать с секретами.
- Инструмент `bash` выполняет команды с полным доступом к системе без подтверждения.
- `delegate` и `goal` запускают подагентов, которые работают в том же каталоге и меняют файлы без вашего участия.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
mi — минимальный агентный CLI на Node.js: цикл запросов к модели, инструмент `bash` с полным доступом к системе и инструмент `skill`, который подгружает Markdown-плейбуки из `skills/` и `~/.agents/skills/`. Он работает с любым API, совместимым с OpenAI: OpenAI, Ollama, LM Studio, LiteLLM, vLLM и локальные модели. Поверх цикла есть `delegate`, который запускает подагента, и `goal`, который гоняет подагентов, пока судья не примет работу. Одиннадцать встроенных скиллов покрывают планирование, рефакторинг, ревью, отладку и TDD. Режим `--sandbox` запускает агента в контейнере Docker с вашим каталогом, а `-p` подходит для скриптов и CI.
Для кого. Разработчикам, которым нужен читаемый минимальный агент для терминала, CI или опытов с локальными моделями и собственными инструментами.
Подходит, если
- Нужен терминальный агент на локальной модели через Ollama или LM Studio.
- Задачу передают в CI одной командой `mi -p`.
- Опасные эксперименты гоняют в контейнере через `mi --sandbox`.
- Агент пишет для себя новые инструменты как файлы `.mjs` в `tools/`.
- Крупную цель разбивают на итерации с подагентами и судьей через `goal`.
Не подходит, если
- Нужно подтверждать каждую команду: в описании нет механизма подтверждений.
- Нужна интеграция с редактором: у mi есть только терминал и скрипты.
- Политика компании требует явной лицензии на код.
Пример запроса к агенту
Запусти `mi -p "refactor auth.js to use bcrypt"` в песочнице и покажи, какие файлы агент изменил.Ограничения
Инструмент `bash` дает агенту полный доступ к системе, а подтверждений команд нет, поэтому опасные задачи запускают с `--sandbox` в Docker. Ключ `OPENAI_API_KEY` и адрес API задают переменными окружения или в `~/.mi/config.json`. Лицензия в репозитории не указана. Режим `goal` может израсходовать много запросов: по умолчанию до 128 итераций, и каждый запуск оплачивается через ваш ключ API. Описание проекта дано только на английском.
Как отключить. Удалите пакет командой `npm uninstall -g @avcodes/mi`, каталог `~/.mi/` и добавленные скиллы из `~/.agents/skills/`. Образ `ghcr.io/av/mi` удаляют средствами Docker.
Частые вопросы
Как запустить mi?
`npx @avcodes/mi` запускает без установки, `npm i -g @avcodes/mi` ставит глобально, `docker run --rm -it -e OPENAI_API_KEY ghcr.io/av/mi` берет контейнер. Задайте `OPENAI_API_KEY`, для локальной модели добавьте `OPENAI_BASE_URL` и `MODEL`.
Как запустить агента в песочнице?
`mi --sandbox -p "ваша задача"` запускает агента в контейнере Docker с текущим каталогом. Чтобы всегда работать в песочнице, задайте `MI_SANDBOX=1`.
Что делает `goal`?
Он гоняет итерации: рабочий подагент делает шаг, судья читает файл прогресса и оценивает результат. Цикл кончается, когда последняя строка отзыва `VERDICT: PASS`, или после лимита в 128 итераций.
Как добавить свой инструмент?
Положите файл `.mjs` в каталог `tools/` с полями `name`, `description`, `parameters` и `handler`. Инструменты загружаются заново перед каждым запросом к модели.
Какие скиллы идут в комплекте?
Одиннадцать: `plan`, `tasks`, `delegate`, `explore`, `refactor`, `review`, `verify`, `debug`, `tdd`, `new-skill` и `self`. Свои скиллы кладут в `~/.agents/skills/`.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыОткрытый кодовый агент для терминала, браузера и десктопа, который работает с моделями от OpenAI и Claude до Ollama
Многоагентная обвязка с проверкой результата по артефактам: стоп-хуки, независимый судья и журнал событий для Claude Code, Codex, Cursor и других
CLI для обучения агентов: ваш агент решает задачу, модель-наставник проверяет результат и возвращает замечания
Локальный ИИ-агент, который работает на своем железе через llama.cpp, водит браузер, правит файлы, выполняет разрешенные команды и помнит контекст между сессиям
multi-agents запускает команду кодовых агентов на задаче и меряет, победила ли она одиночного агента и во что обошлась.
Каркас из персон, правил и скиллов в чистом Markdown: Maestro раздает работу разным моделям и экономит основной тариф
Коротко о README
Документация разбирает устройство агента по шагам: сообщения, вызов API, цикл, выполнение инструментов, REPL, затем делегирование и `goal`. Есть таблица переменных окружения и пример `~/.mi/config.json`.