又一个Agent项目诞生了，Python 版 PaiCLI 类似 Claude Code 的终端 Agent

大家好，我是二哥呀。

目前 PaiCLI 已经有 Java 版、TypeScript 版和 Python 版了，三个版本的核心架构完全一致，区别只在语言层面。

先叠个甲，PaiCLI 的 Harness 能力和 Claude Code 有很大的距离，但让大家把 AI Agent 的核心技术栈全部亲手实现一遍的目的是可以实现的。

跟着做完这个项目，你会发现，ReAct、MCP、Memory 这些听起来高大上的概念，落到代码里其实没有想象中那么复杂。

代码已经同步到gitcode上了。

https://gitcode.com/javabetter/PaiCLI-Python

01、为什么要做Python版本？

AI 时代，编程语言不再成为大家学习编程的门槛，因为你不精通的 Python/Java/TypeScript/Go，Claude Code/Codex这些 Agent 都很精通。

Python 也是很多小伙伴学习 AI Agent 开发最情有独钟的语言，所以我们就也搞了 Python 版本。

PaiCLI-Python 的核心依赖有 6 个。

httpx， 异步 HTTP 客户端。和 requests 最大的区别在于原生支持 async/await，Agent 调用大模型 API 的时候可以做到非阻塞流式输出。

PaiCLI 里所有和模型的通信都走 httpx 的 AsyncClient，SSE 流式解析也是用它做的。

prompt-toolkit， 交互式终端输入框架。支持语法高亮、自动补全、多行编辑、历史记录。PaiCLI 的终端交互体验全靠它，按上箭头翻历史、Tab 补全命令，这些都不需要自己从零实现。

Rich， 终端渲染库。Markdown 渲染、语法高亮、进度条、表格、面板，全部开箱即用。Agent 输出代码片段的时候能直接在终端里高亮显示，不是一坨纯文本。

Typer， CLI 框架。基于 Python 类型注解自动生成命令行参数解析，比 argparse 写起来少一半代码。PaiCLI 的所有子命令都用 Typer 定义。

MCP SDK， Anthropic 官方的 MCP SDK。PaiCLI 直接用官方 SDK 接入 MCP 生态，支持 stdio 和 HTTP 两种传输协议，不需要自己实现协议层。

SQLite， 记忆系统和代码索引的持久化存储。不需要额外装数据库，Python 标准库自带 sqlite3 模块，Agent 的长期记忆和 RAG 代码索引都存在本地 SQLite 文件里。

这 6 个库覆盖了网络通信、终端交互、命令行解析、协议对接、数据持久化五个方向。

顺便提一嘴，整个项目用 uv 做包管理，hatchling 做构建后端。

PaiCLI-Python 的功能可以按 Agent 的核心能力来拆分。以下每个模块都是独立的，想学哪个就看哪个的源码。

ReAct。 接收用户输入 → 调用大模型推理 → 判断是否需要工具 → 执行工具 → 把结果喂回模型 → 继续推理。

15 个内置工具。读文件、写文件、执行命令、搜索文件、Glob 匹配、代码搜索、记忆读写、快照创建恢复、网页搜索、网页抓取、LSP 诊断。每个工具都标注了是否只读、是否并发安全，Agent 可以根据标注做并行调度。

MCP 协议接入。通过 MCP SDK 连接外部工具服务器，支持 stdio 和 Streamable HTTP 两种传输协议。配置文件写好服务器地址和启动命令，PaiCLI 启动时自动加载外部工具。实现了工具发现、调用、资源读取、Prompt 模板获取等全部 MCP 客户端能力。

三层记忆系统。对话上下文是短期记忆，SQLite 持久化的跨会话数据是长期记忆，支持按关键词搜索历史记忆。

RAG 代码库检索。把项目源码按行拆分后存入 SQLite，支持多关键词 AND 匹配搜索。Agent 回答代码相关问题时，先用 RAG 检索定位到具体文件和行号，...