★ FEATURED ARTICLE 1. 项目概述TeamAI-CLI 不是又一个 CLI 工具而是团队 AI 能力的“水电煤”基础设施TeamAI-CLI 这个名字乍看平平无奇——CLI 工具满大街都是开源项目也数不胜数。但当你把“腾讯”“团队级”“AI Agent 中间层”这几个词串起来再结合它在 GitHub 上公开的架构图和 README 里反复强调的“能力复用”“角色编排”“上下文继承”你就明白它根本不是给个人开发者写个脚手架用的玩具。它解决的是真实企业场景里那个卡脖子问题为什么我们买了大模型 API、招了算法工程师、搭了向量数据库最后业务部门还是抱怨“AI 不好用”因为 AI 能力散落在各个工程师的本地脚本里、藏在某次临时调试的 Jupyter Notebook 中、甚至只存在于某个实习生写的 demo 里——它没有被沉淀为可发现、可组合、可审计、可灰度发布的组织资产。TeamAI-CLI 就是来干这个活的它不训练模型不写 prompt不部署服务但它让所有这些动作产生的“能力”能像调用一个 HTTP 接口一样被团队里的任何人、任何系统调用。我去年在一家做智能客服的公司做过技术咨询他们当时有 7 个 NLP 工程师每人维护着 3~5 个独立的意图识别 pipeline版本不统一、输入输出格式不一致、错误日志分散在不同地方。后来他们用 TeamAI-CLI 把这些 pipeline 封装成标准的teamai/agent-intent-classifier、teamai/agent-slot-filler等 npm 包前端、后端、质检系统全部通过teamai run intent-classifier --text我要退订统一调用运维同学第一次能在 Grafana 里看到全链路的 AI 调用量、成功率、平均延迟。这才是“让每个人的 AI 能力变成团队共享能力”的真实含义——不是喊口号是把能力变成可安装、可升级、可依赖、可监控的软件包。核心关键词 TeamAI-CLI、腾讯、开源、TypeScript、npm 全部指向一个事实它选择用最主流的前端工程化工具链npm TypeScript来承载最前沿的 AI 工程化需求这本身就是一种深思熟虑的落地策略。2. 整体设计思路拆解为什么中间层必须是 CLI为什么选 TypeScript 而不是 Python2.1 “中间层”的本质不是代码层而是协作层很多人第一反应是“中间层那是不是要写一堆 REST API 或者 gRPC 服务”错。TeamAI-CLI 的“中间层”定位非常精准——它不处理模型推理不管理向量库不负责鉴权网关它的中间性体现在抽象层级上它把 AI Agent 的能力抽象成“可执行单元Executable Unit”而这个单元的契约Contract就是命令行接口。你可能会问命令行2024 年还用 CLI这恰恰是它最聪明的地方。CLI 是人类与计算机交互最古老、最稳定、最无歧义的协议。curl -X POST http://api.example.com/v1/ask和teamai ask --model qwen --context sales_q3表面上只是语法差异但背后是工程哲学的分野。前者要求你理解 HTTP 方法、状态码、JSON Schema、重试逻辑、超时设置后者只需要你记住几个 flag 和参数名。更重要的是CLI 天然支持管道pipe、重定向redirect、脚本化shell script、环境变量注入——这些是 DevOps 流水线、CI/CD、运维自动化最基础的肌肉记忆。TeamAI-CLI 的teamai run agent-name命令背后可以是调用本地 Ollama 模型也可以是转发到腾讯云 TI 平台的 API还可以是连接内部部署的 Llama.cpp 服务但对使用者来说这一切都透明。这种“能力即命令”的设计让 AI 工程师专注优化 agent 的 prompt 和 workflow让后端工程师专注保障服务稳定性让产品经理直接用teamai test sales-agent --sample-file ./test_cases.json验收效果大家不再需要围着 Swagger 文档争论“这个字段到底要不要必填”。2.2 TypeScript 不是妥协而是面向未来的必然选择看到“腾讯开源”“TypeScript”很多人会下意识觉得“哦又是前端团队主导的项目。”但深入看它的源码结构和类型定义你会发现这不是一个披着 TS 外衣的 JS 项目。它的核心类型AgentConfig、ExecutionContext、ToolSchema全部基于严格的泛型约束和条件类型Conditional Types构建。举个具体例子AgentConfig定义中有一个tools: Tool[]字段而Tool类型本身就是一个联合类型包含type: http | function | database并且根据type的不同config字段的形状会动态变化——这是典型的 TypeScript Discriminated Union可辨识联合类型。这种设计带来的好处是当你在 VS Code 里写teamai run my-agent --tool database --host ...时编辑器能实时提示--host、--port、--db-name这些参数而如果你误写了--bucket-nameTS 编译器会立刻报错。Python 的 typing 模块虽然也能做类似事情但在大型协作项目中缺乏编译期检查的 runtime 类型验证往往导致“测试环境跑通生产环境报错”的经典困境。更关键的是生态。TeamAI-CLI 的目标用户不是纯算法研究员而是那些既要写 prompt 又要改后端接口、还要配 CI 脚本的“全栈 AI 工程师”。他们日常打交道的是package.json、tsconfig.json、eslint.config.js而不是pyproject.toml或requirements.txt。用 TypeScript 开发 CLI意味着它可以无缝集成进现有的前端 monorepo可以用pnpm exec teamai直接在 workspace 里调用可以和 Vite 插件、Next.js Server Actions 共享类型定义。我实测过把 TeamAI-CLI 的teamai/core包作为依赖引入一个 Vue 3 TypeScript 项目直接 import 类型就能获得完整的 agent 配置提示零配置。这种“开箱即用的类型安全”是 Python 生态目前难以企及的工程体验。2.3 npm 作为分发机制不是为了方便安装而是为了构建能力市场npm install -g teamai/cli这条命令看起来普通但它背后是一整套软件供应链的成熟实践。npm registry 提供了版本语义化SemVer、依赖树解析、peer dependency 管理、私有 registry 支持如腾讯内部的 tnpm、以及最重要的——可审计性。当一个团队决定采用teamai/agent-data-extractor这个由数据组封装的 agent 时他们不是简单地复制粘贴一段代码而是执行npm install teamai/agent-data-extractor1.2.0。这条命令带来的价值是可追溯package-lock.json记录了精确的 SHA-256 哈希值任何一次构建都能复现完全相同的依赖状态可隔离不同项目可以使用同一 agent 的不同版本互不干扰可治理安全团队可以通过npm audit扫描所有已安装的 agent 包发现其中引用的lodash是否存在 CVE-2023-XXXXX 漏洞可变现未来潜力如果某家 SaaS 公司开发了一个高质量的teamai/agent-crm-sync它完全可以发布到 npm public registry按月订阅收费而 TeamAI-CLI 的插件机制天然支持付费授权校验。这已经超越了传统 CLI 工具的范畴它是在用软件包管理的思想构建一个去中心化的 AI 能力市场。每一个scope/agent-*包都是一个微小的、自治的、可组合的 AI 服务单元。而 npm就是这个市场的交易所和物流系统。3. 核心细节解析与实操要点从零开始封装你的第一个团队 Agent3.1 Agent 的最小可运行单元不只是一个函数而是一个契约TeamAI-CLI 对“Agent”的定义非常严格。它不是一个随意的 JavaScript 函数而是一个符合特定文件结构和导出规范的模块。官方文档说“支持任意语言”但 TypeScript 是唯一提供完整类型支持和 CLI 集成的语言。一个标准的 Agent 目录结构如下my-first-agent/ ├── package.json # 必须包含 teamai: { type: agent } ├── index.ts # 主入口必须导出 default function ├── schema.json # OpenAPI 3.0 格式定义输入输出 └── README.md # 使用说明会被 CLI 自动生成 help 文档最关键的不是代码而是schema.json。它不是可选的装饰而是 Agent 的“身份证”。比如一个简单的文本摘要 agent它的schema.json可能长这样{ openapi: 3.0.0, info: { title: Text Summarizer, version: 1.0.0 }, paths: { /summarize: { post: { summary: 生成文本摘要, requestBody: { required: true, content: { application/json: { schema: { type: object, properties: { text: { type: string, minLength: 10 }, max_length: { type: integer, minimum: 50, maximum: 500 } }, required: [text] } } } }, responses: { 200: { description: 摘要结果, content: { application/json: { schema: { type: object, properties: { summary: { type: string }, original_length: { type: integer }, summary_length: { type: integer } } } } } } } } } } }为什么这么麻烦因为 TeamAI-CLI 的teamai run命令会读取这个 schema自动生成 CLI 参数--text,--max-length并进行严格的运行时校验。如果你传入的--text字符串长度小于 10CLI 会直接报错Error: text must be at least 10 characters而不是等到你的模型代码里抛出异常。这种前置校验把错误拦截在了最外层极大提升了团队协作的效率。我见过太多项目因为一个参数没校验导致整个流水线失败排查时间远超修复时间。TeamAI-CLI 把这个责任交给了 schema而不是每个工程师的自觉性。3.2 TypeScript 类型定义如何写出真正“可推断”的 Agent光有 schema.json 还不够。TeamAI-CLI 的强大之处在于它能把 OpenAPI schema 自动转换为 TypeScript 类型并注入到你的index.ts里。你不需要手动写interface Input { text: string; max_length: number }CLI 会在构建时生成types.d.ts文件。但要让这个过程真正高效你的index.ts必须遵循特定模式import { AgentInput, AgentOutput } from teamai/core; // ✅ 正确使用泛型让 TS 编译器能推断出具体的 Input/Output 类型 export default async function summarize( input: AgentInput{ text: string; max_length: number } ): PromiseAgentOutput{ summary: string; original_length: number; summary_length: number } { // 实际业务逻辑 const result await callMyModel(input.text, input.max_length); return { summary: result.summary, original_length: input.text.length, summary_length: result.summary.length }; } // ❌ 错误使用 any 或 unknown失去所有类型安全 // export default async function summarize(input: any) { ... }这里的关键是AgentInputT和AgentOutputT这两个泛型类型。它们不是简单的 wrapper而是包含了完整的运行时校验逻辑。当你调用summarize({ text: hello, max_length: 100 })时AgentInput构造函数会自动根据schema.json中的规则校验text的长度和max_length的范围。如果校验失败它会抛出一个结构化的ValidationError这个错误会被 CLI 捕获并美化输出。这种“编译期类型 运行时校验”的双重保险是 TeamAI-CLI 在复杂协作环境中保持可靠性的基石。我在实际项目中遇到过一个 case一个 agent 的 schema 定义了email: { type: string, format: email }但开发人员在代码里用了input.email.toLowerCase()结果当输入是USEREXAMPLE.COM时.toLowerCase()会改变邮箱大小写而某些邮件系统对大小写敏感。TeamAI-CLI 的校验器在AgentInput构造时就强制将邮箱标准化为小写避免了后续逻辑的歧义。这种细节只有深度融入 TypeScript 类型系统的工具才能做到。3.3 npm 包发布实战如何让你的 Agent 被全团队发现发布一个 TeamAI-CLI agent 到 npm流程比发布普通包多两步但每一步都有明确目的注册为 TeamAI Agent在package.json的teamai字段中声明类型和元数据{ name: acme/agent-sales-report, version: 0.1.0, teamai: { type: agent, category: business, description: 生成销售日报支持多维度筛选, author: Sales Engineering Team } }这个teamai字段会被 TeamAI-CLI 的teamai search命令扫描成为团队内部能力目录的一部分。生成 CLI 可用的二进制TeamAI-CLI 不是靠require()加载你的 agent而是通过spawn启动一个独立的 Node.js 进程。因此你需要确保index.ts能被正确编译为可执行的.js文件并且package.json的bin字段指向它{ bin: { acme-sales-report: ./dist/index.js } }然后在scripts中加入构建脚本{ scripts: { build: tsc teamai build, prepublishOnly: npm run build } }注意teamai build这个命令——它不是简单的cp而是会分析你的schema.json生成对应的 CLI 参数解析器并打包进最终的dist/index.js中。这意味着你发布的acme/agent-sales-report包不仅包含业务代码还自带一个微型 CLI 解析器teamai run acme-sales-report --date 2024-05-20这条命令的参数解析逻辑就封装在这个包里。发布与发现执行npm publish后你的 agent 就进入了 npm registry。其他同事只需npm install -g acme/agent-sales-report然后teamai list就能看到它出现在列表中teamai run acme-sales-report --help就能显示由schema.json自动生成的帮助文档。整个过程没有中心化注册中心没有额外的配置服务器完全依赖 npm 的分布式生态。这就是“开源”带来的力量——不是代码可见而是分发机制和协作范式可见、可复用、可演进。4. 实操过程与核心环节实现从本地开发到团队灰度上线的全流程4.1 本地开发环境搭建避开 Windows PowerShell 的坑在 Windows 上安装 TeamAI-CLI新手最容易卡在第一步npm install -g teamai/cli报错npm : 无法加载文件 D:\Program Files (x86)\NodeJS\npm.ps1。这不是 TeamAI-CLI 的问题而是 Windows PowerShell 默认禁止执行本地脚本的安全策略。解决方案不是“以管理员身份运行”而是执行以下 PowerShell 命令需管理员权限Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser这条命令的意思是“允许我当前用户运行来自互联网的、经过数字签名的脚本”。它比Unrestricted更安全比AllSigned更实用。执行后重启终端npm install -g teamai/cli就能成功。但这只是开始。TeamAI-CLI 的teamai dev命令会启动一个本地 watch 进程实时监听你的 agent 代码变更并重新构建。在 Windows 上由于路径分隔符和文件锁机制的差异有时会出现Error: EBUSY: resource busy or locked。我的经验是在package.json的scripts中把dev命令改成{ scripts: { dev: node --max-old-space-size4096 ./node_modules/teamai/cli/bin/teamai.js dev } }显式指定 Node.js 的内存上限4GB并直接调用 CLI 的 js 文件绕过 npm 的 shell 脚本包装能显著提升 Windows 下的稳定性。另外强烈建议在项目根目录创建.env文件写入TEAMAI_ENVdevelopment这样你的 agent 代码里就可以用process.env.TEAMAI_ENV来区分开发和生产逻辑比如开发时连接本地 mock API生产时连接真实服务。4.2 Agent 开发三步法从功能到契约再到测试开发一个新 agent我总结出一套高效的三步法比先写代码再补文档快得多第一步先写schema.json打开 Swagger Editor 用 YAML 写出你的 agent 的输入输出契约。不要想代码只思考“用户会怎么用它”。比如一个“会议纪要生成”agent用户最关心的参数可能是--transcript原始语音转文字文本、--attendees参会人列表、--action-items是否提取待办事项。把这些写成 OpenAPI 的parameters并定义好类型和约束。这一步完成你就有了清晰的接口边界。第二步用teamai init生成骨架在终端里执行teamai init my-meeting-summary --schema ./schema.json这个命令会根据你的schema.json自动生成完整的 TypeScript 项目结构包括index.ts的 stub、tsconfig.json、jest.config.js甚至Dockerfile。index.ts里已经预置了带类型注解的函数签名你只需要填充业务逻辑。这省去了 80% 的 boilerplate 代码。第三步用teamai test驱动开发TeamAI-CLI 内置了基于 Jest 的测试框架。在__tests__/index.test.ts里你可以这样写import { runAgent } from teamai/test-utils; test(should generate summary with action items, async () { const result await runAgent({ input: { transcript: 张三说下周上线李四说需要测试环境..., attendees: [张三, 李四], action_items: true } }); expect(result.action_items).toHaveLength(1); expect(result.action_items[0]).toContain(上线); });runAgent函数会模拟真实的 CLI 调用流程包括 schema 校验、环境变量注入、错误捕获。你不需要启动任何服务就能对 agent 的核心逻辑进行单元测试。而且teamai test命令会自动收集所有*.test.ts文件生成覆盖率报告。我坚持一个原则一个 agent 的测试覆盖率必须达到 85% 以上才能合并到主分支而 TeamAI-CLI 的测试工具链让这件事变得极其简单。4.3 团队灰度上线如何让新 Agent 零风险接入生产灰度上线不是技术难点而是流程难点。TeamAI-CLI 提供了--env和--version两个关键 flag 来支撑这个流程--env staging这个 flag 会覆盖process.env.NODE_ENV让你的 agent 代码可以根据环境变量连接不同的后端服务。更重要的是TeamAI-CLI 会自动加载./config/staging.json如果存在这个配置文件可以覆盖schema.json中的默认参数值比如把max_retries从 3 改为 1把timeout_ms从 5000 改为 10000用于观察新 agent 在压力下的表现。--version 0.2.0当你发布了 agent 的新版本不要立刻让所有人升级。先让 QA 团队和几个核心业务方使用teamai run my-agent --version 0.2.0显式指定版本。TeamAI-CLI 会自动从 npm 下载对应版本的包并隔离运行。如果发现问题只需npm uninstall acme/my-agent回滚到旧版本整个过程秒级完成不影响其他依赖该 agent 的系统。真正的灰度控制是在 CI/CD 流水线里实现的。我们在 GitLab CI 的.gitlab-ci.yml中配置了这样的 stagestaging-deploy: stage: deploy script: - npm install -g acme/my-agent0.2.0 - teamai run my-agent --env staging --test-mode --dry-run only: - main--dry-run参数会跳过实际的模型调用只执行 schema 校验和参数解析确保新版本的 agent 在 staging 环境下能正常启动。只有这个 stage 通过才会触发下一个production-rolloutstage向 10% 的生产流量发送--version 0.2.0的请求。这种基于 CLI 参数的渐进式发布比修改 Kubernetes ConfigMap 或更新 API Gateway 路由规则要轻量、灵活、可审计得多。5. 常见问题与排查技巧实录那些文档里不会写的“血泪教训”5.1 “npm install -g 失败”问题的终极排查清单npm install -g teamai/cli失败是最高频的问题原因五花八门。我整理了一份按优先级排序的排查清单覆盖 95% 的场景问题现象根本原因解决方案验证命令npm : 无法加载文件 ... npm.ps1Windows PowerShell 执行策略限制Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUserGet-ExecutionPolicy -Scope CurrentUserError: EACCES: permission deniedmacOS/Linux 权限问题不要用 sudo改用 nvm 管理 Node.jswhich node应该在~/.nvm/versions/node/...下Cannot find module typescript全局 TypeScript 缺失npm install -g typescripttsc --versionERR! code ERESOLVEnpm 8 的 peer dependency 冲突npm install -g teamai/cli --legacy-peer-depsnpm list -g teamai/cliCommand teamai not foundPATH 未包含 npm 全局 bin 目录echo export PATH$(npm config get prefix)/bin:$PATH ~/.bashrcsource ~/.bashrc which teamai提示永远不要用sudo npm install -g。这会导致全局包权限混乱后续所有npm install都可能失败。正确的做法是用 nvmmacOS/Linux或 corepackWindows来管理 Node.js 和 npm 版本。5.2 Agent 运行时“黑盒”问题如何拿到真正的错误堆栈当你执行teamai run my-agent --text hello却只看到Error: Command failed with exit code 1这毫无意义。真正的错误信息被隐藏在子进程的 stderr 里。TeamAI-CLI 提供了-vverboseflag 来解决这个问题teamai run my-agent --text hello -v加上-v后CLI 会输出完整的子进程启动命令、环境变量、以及原始的 stderr 输出。我曾经遇到一个 caseagent 代码里用了fetch但在 Node.js 18 以下版本没有原生fetch报错ReferenceError: fetch is not defined。这个错误在非 verbose 模式下被吞掉了只显示exit code 1。加上-v后错误立刻暴露。更进一步你可以在 agent 的index.ts里用console.error()输出详细的 debug 信息这些信息在-v模式下会原样打印出来成为你排查问题的第一手资料。5.3 TypeScript 类型“不生效”为什么 VS Code 没有提示很多开发者抱怨“我明明写了AgentInputT为什么 VS Code 没有参数提示”这通常是因为 TypeScript 的tsconfig.json配置不正确。TeamAI-CLI 要求你的项目必须启用composite: true和declaration: true{ compilerOptions: { composite: true, declaration: true, declarationMap: true, skipLibCheck: true, esModuleInterop: true, forceConsistentCasingInFileNames: true, strict: true, moduleResolution: node, resolveJsonModule: true, types: [node, teamai/core] } }最关键的是types字段。它告诉 TypeScript 编译器除了内置的node类型还要加载teamai/core包里的index.d.ts。如果漏掉这一行VS Code 就无法识别AgentInput等类型。另一个常见原因是工作区根目录下有多个tsconfig.jsonVS Code 加载了错误的那个。解决方案是在 VS Code 的命令面板CtrlShiftP中输入TypeScript: Select TypeScript Version选择Use Workspace Version确保它指向你项目node_modules/typescript下的版本而不是全局安装的版本。5.4 性能瓶颈定位Agent 响应慢是模型问题还是 CLI 开销teamai run my-agent比直接node dist/index.js慢 200ms这正常吗答案是完全正常而且这 200ms 是有价值的。TeamAI-CLI 的启动开销主要包括解析schema.json并生成参数校验器约 50ms加载package.json并解析teamai字段约 10ms初始化ExecutionContext注入环境变量和上下文约 30ms启动子进程并建立 IPC 通信约 110ms。这 200ms 的开销换来的是健壮的参数校验、统一的日志格式、可配置的超时重试、以及与团队其他 agent 的兼容性。如果你的 agent 本身响应时间是 2s那么这 200ms 的 CLI 开销占比不到 10%完全可以接受。但如果 agent 响应时间是 200ms而 CLI 开销占了 100ms那就说明你的 agent 设计有问题——它不应该是一个轻量级的工具而应该是一个重型服务。这时你应该考虑把 agent 改造成一个长期运行的 daemon 服务然后用teamai proxy命令来代理调用把 CLI 的启动开销摊薄到多次调用上。TeamAI-CLI 的设计哲学是CLI 开销是固定的而 agent 逻辑是可变的。优化的方向永远是让 agent 更快而不是让 CLI 更轻。这个认知能帮你避免很多无谓的性能优化陷阱。6. 能力复用与生态扩展从单个 CLI 到团队 AI 操作系统6.1 Agent 组合用管道Pipe实现复杂工作流TeamAI-CLI 最惊艳的特性之一是它原生支持 Unix 风格的管道操作。这听起来很复古但在 AI 工程中却威力巨大。想象一个“客户投诉分析”工作流从 CRM 导出原始投诉文本用 NER agent 提取人名、产品名、时间用情感分析 agent 判断投诉情绪用摘要 agent 生成简明报告用邮件 agent 发送给负责人。传统做法是写一个复杂的 Python 脚本串联所有步骤。TeamAI-CLI 的做法是cat complaints.jsonl \ | teamai run extract-entities \ | teamai run analyze-sentiment \ | teamai run generate-summary \ | teamai run send-email --to manageracme.com每一环的输出都是标准的 JSONLJSON Lines格式前一个 agent 的 stdout 直接成为后一个 agent 的 stdin。teamai run命令会自动识别输入是管道还是命令行参数并相应调整process.stdin的读取方式。这种组合方式的好处是每个 agent 都保持单一职责可以独立测试、独立部署、独立升级。今天你把analyze-sentiment升级到 v2.0只要它的输入输出 schema 不变整个管道就无需修改。我实测过一个包含 5 个 agent 的管道在 MacBook Pro M1 上的端到端延迟是 1.2s比等价的 Python 脚本快 30%因为 Node.js 的 stream 处理和 V8 的 JIT 编译在 IO 密集型任务上优势明显。6.2 自定义 CLI 命令把团队规范变成可执行代码TeamAI-CLI 允许你通过teamai plugin机制添加全新的子命令。比如你们团队规定所有 agent 必须包含security-review.md文件并通过teamai security-check命令来扫描。你可以创建一个acme/plugin-security包它的index.ts导出一个command对象export const command { name: security-check, description: Run security review on all local agents, handler: async (argv: { path?: string }) { const agents await findAgents(argv.path || .); for (const agent of agents) { await checkSecurity(agent); } } };然后npm install -g acme/plugin-securityteamai security-check命令就出现了。这个机制把团队的 SOP标准操作流程变成了可执行、可审计、可自动化的代码。它比写 Wiki 文档或 Confluence 页面有效得多因为工程师不会去看文档但他们会运行命令。我们团队用这个机制实现了teamai compliance-check检查 GDPR 合规性、teamai cost-estimate预估 API 调用成本、teamai version-bump自动更新所有 agent 的依赖版本这些命令每天都在 CI 流水线里运行成为团队 AI 工程质量的守门人。6.3 与现有技术栈的深度集成Vue 3、Vite、Next.js标题里提到的“用在 vue 里的腾讯地图”看似无关实则揭示了一个重要趋势AI 能力正在下沉到应用层。TeamAI-CLI 的设计让它能无缝集成到现代前端框架中。以 Vue 3 为例你可以在composables/useAgent.ts里封装一个组合式函数import { ref, onMounted } from vue; import { spawn } from child_process; export function useAgent(agentName: string) { const loading ref(false); const result refany(null); const error refstring | null(null); const run async (args: Recordstring, string | number) { loading.value true; error.value null; try { const cmd teamai run ${agentName}; const argsList Object.entries(args).flatMap(([k, v]) [--${k}, String(v)]); const proc spawn(cmd, argsList, { shell: true }); let stdout ; proc.stdout.on(data, (chunk) (stdout chunk.toString())); proc.stderr.on(data, (chunk) console.error(chunk.toString())); await new Promise((resolve) proc.on(close, resolve)); result.value JSON.parse(stdout); } catch (e) { error.value e instanceof Error ? e.message : Unknown error; } finally { loading.value false; } }; return { loading, result, error, run }; }在组件里你可以这样用script setup import { useAgent } from /composables/useAgent; const { loading, result, error, run } useAgent(sales-report); const generateReport () { run({ date: 2024-05-20, region: north }); }; /script template button clickgenerateReport :disabledloading {{ loading ? 生成中... : 生成销售日报 }} /button div v-ifresult{{ result.summary }}/div div v-iferror错误{{ error }}/div /template这个useAgenthook 把 CLI 调用封装成了 Vue 的响应式 API完全遵循 Composition API 的设计哲学。它甚至可以和 Vite 的import.meta.env结合根据VITE_ENV自动切换 agent 的--env参数。对于 Next.js 的 App Router你可以在 Server Component 里直接execSync(teamai run ...)因为它是运行在 Node.js 环境中的。这种深度集成让 Team
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