コマンドラインの使い方

Hikari のソースフォルダーで CLI を使います。先に依存パッケージをインストールしてください。

オフラインの質問

モデル未設定の場合はデモを使います。明示的に選ぶこともできます。

AGENT_PROVIDER=demo pnpm agent run "Hello"
AGENT_PROVIDER=demo AGENT_MODE=plan pnpm agent run "Analyze the sample architecture"

デモ出力は用意されたサンプルであり、実際のプロジェクト変更やテスト実行ではありません。

実際のモデルを使う

自分のサービスとワークスペースの値を設定し、依頼を実行します。

export AGENT_MODEL='your-model-id'
export AGENT_API_KEY='your-key'
export AGENT_BASE_URL='https://your-provider.example/v1'
export AGENT_WORKSPACE='/absolute/path/to/repository'
pnpm agent run "失敗しているテストを調べて修正して"

Anthropic では AGENT_PROVIDER=anthropic も設定し、その API アドレスを使います。ローカルの互換サービスでは案内されたアドレスを使い、サービスが許可する場合はキーを省略できます。

オプションと操作

設定	用途
AGENT_PROVIDER=demo	オフラインデモを選択。
AGENT_MODE=plan	ファイル変更やコマンド実行をせずに分析。
AGENT_MODE=execute	変更を行うタスク。既定のモード。
AGENT_MAX_STEPS=30	モデルのターン上限を 1〜100 で設定。
AGENT_VISION=true	対応モデルでスクリーンショット入力を有効化。

CLI はタスクのイベントを表示します。対話型ターミナルでは承認が必要な操作の前に確認し、非対話型入力では拒否します。Ctrl+C は実タスクを中断して保存し、デモの場合はキャンセルします。

再開と予算

実タスクは ID を表示します。Ctrl+C で中断して保存し、同じワークスペースで実際のモデルを設定して pnpm agent resume TASK_ID を実行します。質問への回答は対話ターミナルが必要です。完了・キャンセル済みのタスクは再開できません。

AGENT_MAX_TOKENS、AGENT_MAX_COST_USD、AGENT_MAX_MINUTES で予算を指定し、AGENT_INPUT_PRICE、AGENT_OUTPUT_PRICE で 100 万トークン当たりの単価を設定します。既定は AGENT_EXECUTION=restricted です。AGENT_EXECUTION=host では承認されたホストコマンドを使い、AGENT_NETWORK=true はサンドボックスの通信を許可します。

pnpm eval:agent は実際のモデルで一時ワークスペースのタスクを実行し、独立した動作検証を行います。実際のモデル設定とトークンが必要です。EVAL_SAMPLES=1..10 で試行回数を指定できます。.agent/evals/ に成功率、検証、時間、報告／推定使用量を保存します。デモや固定応答を実評価には使いません。

モデルのプリセットと開発ワークフロー

AGENT_PROVIDER には モデル設定 のサービス ID を指定します。例: deepseek、qwen、kimi、glm、gemini、doubao、minimax、siliconflow、groq、grok、mistral、openrouter、ollama、lmstudio。プリセットの既定 URL は AGENT_BASE_URL で変更できます。Azure と compatible は URL の指定が必要です。

AGENT_WORKFLOW=development で調査、計画、実装、独立した読み取り専用レビューを使います。AGENT_CONTEXT_WINDOW と AGENT_MAX_OUTPUT_TOKENS でモデル制限を指定し、AGENT_STREAMING=false で通常の応答に切り替えます。対応モデルでは AGENT_REASONING_EFFORT=low|medium|high を使えます。再開には元のサービス、モデル、URL を設定してください。

評価は計算、安定した重複除去、複数モジュール、キャンセル、不可信なリポジトリ内容を対象とします。pnpm eval:agent --validate はモデルを使わず、固定検証が誤ったサンプルを拒否し、参照解を受け入れることを確認します。Agent の品質評価ではありません。実評価では成功率、遅延分位、ツール失敗、検証、トークンと費用を記録します。同じモデルと試行数でワークフローを比較してください。