Lite Agent
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      • examples/cli

      一个交互式 REPL 示例（examples/cli，包名 @lite-agent/example-cli），在 @lite-agent/sdk 之上串起全栈：

      • 基于 createLiteAgent 的流式 agent 循环，由 @lite-agent/provider 提供的 provider 驱动
      • 权限门禁 —— 执行 bash / write_file / edit_file 前先询问
      • OS 级沙箱，来自 @lite-agent/sandbox-anthropic —— 在不支持的环境中降级为 noop
      • ask_user —— 模型可以反问你（自由文本或编号选项）
      • 会话管理 —— 在 REPL 内列出 / 恢复 / 清空 / 删除会话
      • 多行粘贴、ESC 中断当前运行

      可以把它当作接线你自己应用的可运行参考。

      运行

      在 monorepo 根目录执行：

      pnpm install
cp examples/cli/.env.example examples/cli/.env   # 然后填入你的 key
pnpm dev        # = pnpm --filter @lite-agent/example-cli dev → tsx src/main.ts
      Tip

      agent 操作的是你启动它时所在的目录（process.cwd()），而 .env 和 skills 始终从 examples/cli/ 自身加载——所以你可以 cd 到任意项目目录，再针对它运行这个 REPL。

      配置

      配置从 examples/cli/.env 读取（通过 dotenv），所有变量都带 LITE_AGENT_ 前缀：

      变量必填说明
      LITE_AGENT_MODEL_ID是模型 id，例如 claude-sonnet-4-6
      LITE_AGENT_MODEL_API_KEY是模型端点的 API key
      LITE_AGENT_BASE_URL否自定义端点（代理 / 兼容网关）
      LITE_AGENT_MODEL_PROTOCOL否anthropic 或 openai。不设置时按模型 id 推断：claude* / anthropic* → anthropic，否则 openai

      src/model.ts 把这些变量变成一个 provider（@lite-agent/provider 的 anthropic(...) 或 openai(...)）；协议自动检测意味着同一份 .env 结构既能用于 Claude，也能用于 OpenAI 兼容端点。

      接线方式

      全部装配都在一次 createLiteAgent 调用里（src/main.ts）：

      const agent = createLiteAgent({
  model: provider,                    // from @lite-agent/provider
  modelName,
  workdir: process.cwd(),             // the agent acts on your launch directory
  skillsDir: join(exampleRoot, "skills"),
  permission: policy({ ask: ["bash", "write_file", "edit_file"] }),
  onApproval,                         // ApprovalHandler — y/N prompt
  onAskUser,                          // InputHandler — [ask] prompt
  sandbox: sandboxRuntime({           // OS boundary (Seatbelt / bubblewrap)
    allowedDomains: ["registry.npmjs.org", "api.github.com", "github.com", ...],
    denyRead: ["~/.ssh", "~/.aws"],
    onUnavailable: (err) => /* warn and continue unsandboxed */,
  }),
});

      值得照搬的接线模式：

      • 策略与处理器分离。 policy({ ask: [...] }) 决定何时询问；onApproval / onAskUser 决定如何询问。把处理器换成 GUI、Slack 机器人或自动批准器，都不用动策略。
      • 沙箱是纵深防御。 权限门禁控制意图；沙箱则无视意图、在 OS 层面强制边界。onUnavailable 保证在没有 Seatbelt/bubblewrap 的环境里 bash 仍可用。
      • 服务端历史。 每轮只发送新消息——agent.run([{ role: "user", content: text }])——内核通过 agent 当前的 sessionId 重新加载会话记录。

      REPL 内的交互

      不以 / 开头的输入会发给模型。输入 q 或 exit 退出。

      斜杠命令

      在本地处理（不会发给模型）：

      命令作用
      /sessions列出已存储的会话（id + 最后修改时间）
      /resume <id>切换到已有会话，从其历史继续
      /clear开始一个全新的会话
      /delete <id>删除一个已存储的会话

      审批与提问

      • [approve] bash {...}? [y/N] —— 权限门禁拦截了一次工具调用。按 y 允许，按其他任何键拒绝。按键在 raw 模式下读取，无需回车。
      • [ask] ... —— 模型调用了 ask_user。输入自由文本，或列出选项的编号（多选问题用逗号分隔），然后回车。
      • ESC —— 在流式输出中途打断当前运行，返回提示符。
      • 粘贴多行 会让提示符进入多行模式；用空行提交。

      运行过程中你会看到什么

      REPL 直接渲染 agent.run() 产出的类型化 AgentEvent 流：

      事件渲染为
      text_delta流式输出的模型文本
      tool_use绿色的 [tool] name {input} 行
      tool_result灰色的结果正文（截断到 500 字符）
      approval_resolved[approved] / [denied]
      error红色的 [error] message
      done本轮结束

      作为接线参考

      如果你要基于 SDK 构建自己的 UI，src/main.ts（约 290 行，除各包和 dotenv 外没有依赖）展示了最小完整循环：从环境变量解析 provider → 用策略 + 处理器 + 沙箱调用 createLiteAgent → 消费 agent.run() 的 AgentEvent 流 → 通过处理器把审批 / 提问送回内核。循序渐进版本见快速上手。