> ## Documentation Index
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# 命令参考

> Deep Agents Code 命令行标志和管理子命令。

Deep Agents Code (`dcode`) 在启动时接受命令行标志，并为工具、智能体、会话、技能、凭证和配置提供管理子命令。当您需要从 shell 覆盖默认值、在脚本中运行非交互式任务或无需打开会话即可自动化管理时，请参考本页。有关安装和日常交互式使用，请参阅 [快速入门](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/quickstart.md)。有关 CLI 标志如何融入更广泛的配置模型，请参阅 [配置](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/configuration.md)。

## 示例用法

```bash theme={null}
# Use a specific agent configuration
dcode --agent mybot

# Use a specific model (provider:model format or auto-detect)
dcode --model anthropic:claude-opus-4-8
dcode --model gpt-5.5

# Auto-approve tool usage (skip human-in-the-loop prompts)
dcode -y

# List directory contents, then summarize directory as first prompt—the command runs first, then the prompt is submitted
# The prompt does NOT have access to the command output
dcode --startup-cmd "ls -la" -m "Summarize what's in this directory"

# Non-interactive with startup command: show git status before the task runs
# The task does NOT have access to the command output
dcode --startup-cmd "git diff --stat" -n "Review these changes"
```

## 选择模型

使用 `--model` (`-M`) 启动以固定单个会话的模型。使用 `provider:model` 格式（例如，`openai:gpt-5.5`）或当提供者明确时传递裸模型名称：

```bash theme={null}
dcode --model anthropic:claude-opus-4-8
dcode --model openai:gpt-5.5
dcode --model fireworks:accounts/fireworks/models/deepseek-v4-pro
```

当 Deep Agents Code 未提供 `--model` 时，它会按以下顺序解析模型：

1. **`--model` 标志**（如果提供）。
2. `~/.deepagents/config.toml` 中的 **`[models].default`**。
3. `~/.deepagents/config.toml` 中的 **`[models].recent`**（在会话中切换模型时自动写入）。
4. **环境自动检测**：`OPENAI_API_KEY`、`ANTHROPIC_API_KEY`、`GOOGLE_API_KEY` 和 `GOOGLE_CLOUD_PROJECT`（Gemini 企业智能体平台）中的第一个可用凭证。

其他提供者（例如，Groq 或 Fireworks）即使不属于启动自动检测列表，也仍可通过 `--model` 或保存的默认值使用。有关完整提供者列表和凭证设置，请参阅 [模型提供者](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/providers.md)。

### 设置或清除默认模型

为所有未来启动持久化默认模型：

```bash theme={null}
# Set the default
dcode --default-model anthropic:claude-opus-4-8

# View the current default
dcode --default-model

# Clear the default
dcode --clear-default-model
```

您还可以从交互式 `/model` 切换器（`Ctrl+S`）固定默认值，或在 `config.toml` 中设置 `[models].default`。请参阅 [设置默认模型](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/providers.md#设置默认模型)。

### 设置推理努力

`/effort` 控制当前模型的推理努力。打开选择器以查看该模型支持的级别，或使用 `/effort <level>` 直接传递级别。

Deep Agents Code 将选择保存在 `provider:model` 的 `~/.deepagents/config.toml` 中，供未来会话使用。运行 `/effort clear` 可删除当前模型的保存偏好和会话覆盖。配置的模型参数仍可提供努力值。

您可以在智能体工作时打开 `/effort`，或点击页脚的努力标签。选择将在当前任务完成时生效；它不会更改已进行的模型请求。如果模型在选择生效前更改，请为新模型重新打开选择器。

对于 `thinking.type` 设置为 `between_tools` 的 Anthropic 模型，可用级别是 `low`、`medium` 和 `high` 的模型支持子集。

### 选择摘要模型

在不更改主智能体模型的情况下，为自动上下文压缩、`/offload` 和 `/compact` 使用单独的模型：

```bash theme={null}
# Set the summarization model for this launch
dcode --summarization-model openai:gpt-5.6-sol
```

在交互式会话中，运行 `/offload model` 打开模型选择器，传递模型规范直接切换，或传递 `clear` 以重用主智能体模型：

```text theme={null}
/offload model
/offload model openai:gpt-5.6-sol
/offload model clear
```

摘要模型按以下顺序解析：`--summarization-model`，然后 `config.toml` 中的 `[models].summarization_default`，然后主智能体模型。请参阅 [设置摘要模型](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/config-file.md#设置摘要模型)。

### 模型参数和配置文件覆盖

使用 `--model-params` 将额外的构造器 kwargs 作为 JSON 字符串传递给模型。这些仅适用于当前会话，并覆盖 `config.toml` 提供者参数：

```bash theme={null}
dcode --model openai:gpt-5.5 --model-params '{"reasoning": {"effort": "high"}}'
dcode --model anthropic:claude-opus-4-8 --model-params '{"thinking": {"type": "enabled", "budget_tokens": 10000}, "max_tokens": 16000}'
```

使用 `--profile-override` 覆盖 [模型配置文件](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/models.md#模型配置文件) 字段（例如，`max_input_tokens`）。值在配置文件覆盖之上合并，并在会话中的 `/model` 热交换期间持久化：

```bash theme={null}
dcode --profile-override '{"max_input_tokens": 4096}'
dcode --model google_genai:gemini-3.6-flash --profile-override '{"max_input_tokens": 4096}'
```

对于临时错误的重试次数，使用 `--max-retries` 或 `config.toml` 中的 `[retries]` 部分。请参阅 [模型参数](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/providers.md#模型参数) 和 [配置文件覆盖](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/config-file.md#配置文件覆盖（高级）)。

### 安装提供者扩展

可选提供者和沙盒包作为扩展提供。无需启动会话即可从 shell 安装：

```bash theme={null}
dcode --install groq
dcode --install fireworks
dcode --install ollama
```

添加 `--package` 通过 `uv --with` 安装任意提供者包（参见 [任意提供者](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/config-file.md#任意提供者)），并添加 `--yes` 跳过确认提示。在初始 CLI 安装期间预安装扩展，设置 `DEEPAGENTS_CODE_EXTRAS`（例如，`DEEPAGENTS_CODE_EXTRAS="groq,fireworks"`）。

### 移除可选扩展

移除已安装的一个扩展，同时保留 Deep Agents Code 安装的其余部分：

```bash Shell theme={null}
dcode uninstall groq
dcode --uninstall groq
```

```text In session theme={null}
/uninstall groq
```

移除操作会重建不包含选定扩展的 uv 工具安装，同时保留解释器、发布渠道、其他扩展以及使用 `--package` 安装的包。

## 智能体和会话

使用 `-a`/`--agent` 启动具有独立记忆、技能和 `AGENTS.md` 的命名智能体，这些智能体在 `~/.deepagents/<agent_name>/` 下运行。该标志会覆盖 `config.toml` 中的 `[agents].default` 和 `[agents].recent`：

```bash theme={null}
dcode --agent backend-dev
```

使用 `-r`/`--resume` 继续之前的对话。不传递 ID 将打开最新线程，或传递线程 ID 以继续特定会话。继续操作会绕过智能体选择标志并恢复线程的原始智能体：

```bash theme={null}
dcode -r
dcode -r abc123-thread-id
```

使用 `dcode threads list` 和 `dcode threads delete` 列出和删除会话。参见 [记忆和技能](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/memory-and-skills.md) 了解每个智能体记忆的工作方式。

### 为线程命名

Deep Agents Code 自动为对话生成名称，以便更容易查找。

在首次模型调用后，Deep Agents Code 会进行单独的 LLM 调用来为线程生成名称。生成名称时使用 `[threads].rename_model`（如果设置），否则使用选定的对话模型。设置 `[threads].auto_rename = false` 以禁用自动命名。参见 [自动命名线程](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/config-file.md#自动命名线程)。

在交互式会话中：

* `/rename <name>`：设置 1 到 50 个可打印字符的名称。
* `/rename`：生成建议并在需要时编辑。

## 非交互模式和管道

使用 `-n`/`--non-interactive` 以非交互式 UI 运行单个任务。每次非交互式运行都会启动一个新线程；基于文件的状态（记忆、技能、配置）跨调用持久化：

```bash theme={null}
dcode -n "Write a Python script that prints hello world"
```

当 stdin 被管道传输时，Deep Agents Code 会自动以非交互式运行：

```bash theme={null}
echo "Explain this code" | dcode
cat error.log | dcode -n "What's causing this error?"
git diff | dcode -n "Review these changes"
```

当您将管道输入与 `-n` 或 `-m` 结合使用时，管道内容会首先显示，然后是标志文本。最大管道输入大小为 10 MiB。使用 `--stdin` 而不是自动检测从 stdin 读取。

### 输出、限制和 shell 访问

使用 `-q`/`--quiet` 仅在 stdout 上输出智能体的响应（用于管道传输到其他命令）。添加 `--no-stream` 在写入前缓存完整响应：

```bash theme={null}
dcode -n "Generate a .gitignore for Python" -q > .gitignore
dcode -n "List dependencies" -q --no-stream | sort
```

交互式会话中默认显示提供者可见推理，它会流式传输到单独的行中，当阶段结束时该行会折叠；按 `Ctrl+O` 可重新展开它。非交互式模式默认隐藏推理。启用后，推理会发送到 stderr，以便 stdout 上的最终答案保持可管道化。设置 `DEEPAGENTS_CODE_SHOW_REASONING=0` 可在两种模式下隐藏它，或传递 `--show-reasoning` 以在单次启动中显示它。此设置适用于整个会话。有关持久配置，请参阅 [显示提供者可见推理](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/config-file.md#显示提供方可见的推理)。

Cap 智能体在 CI 中使用 `--max-turns` 或 `--timeout` 运行。当预算超出时，两者都以代码 124 退出。需要 `-n` 或管道 stdin：

```bash theme={null}
dcode -n "fix the failing tests" --max-turns 10
dcode -n "run the test suite and summarise failures" --timeout 120
```

非交互式模式下默认禁用 Shell 执行。使用 `-S`/`--shell-allow-list` 启用它：

```bash theme={null}
dcode -n "Run the tests and fix failures" -S "pytest,git,make"
dcode -n "Build the project" -S recommended
dcode -n "Fix the build" -S all
```

> [!WARNING]
>
> `-S all` 允许智能体无人工确认地执行任意 Shell 命令。

有关更多示例和跟踪设置，请参阅 [非交互式模式和管道](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/quickstart.md#非交互模式和管道)。

## 启动时技能

`--skill` 标志在交互式或非交互式模式下立即启动技能：

```bash theme={null}
dcode --skill code-review
dcode --skill code-review -m 'review the auth module'
cat diff.txt | dcode --skill code-review -n 'review this patch'
dcode --skill code-review -n 'review this patch' -q
```

`--skill` 使用 `--quiet` 或 `--no-stream` 需要 `-n`。使用 `dcode skills list`、`create`、`info` 和 `delete` 管理技能。有关 [记忆和技能](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/memory-and-skills.md)。

## 脚本中的评分标准

非交互式运行不能暂停以进行交互式目标审查。当已知标准时，使用 `--rubric` 传递接受标准：

```bash theme={null}
dcode -n "implement OAuth refresh handling" --rubric "tests pass; no unrelated files changed"
dcode -n "implement OAuth refresh handling" --rubric @acceptance.md
```

分别设置评分器模型和迭代限制：

```bash theme={null}
dcode -n "implement OAuth refresh handling" \
  --rubric "tests pass; no unrelated files changed" \
  --rubric-model openai:gpt-5.5 \
  --rubric-max-iterations 3
```

所有评分标准标志需要 `-n` 或管道 stdin。有关 [目标和评分标准](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/goals-and-rubrics.md)。

## 人机交互和 Shell 访问

潜在的破坏性工具调用默认需要批准。有三种 [批准模式](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/approval-modes.md) 可供选择：默认的 Manual 模式需要在所有检查点进行确认，Auto 模式（`-y`/`--auto-approve`）使用 LLM 分类器，YOLO（`--yolo`）无审查地运行门控操作。使用 `Shift+Tab` 在交互式会话期间在 Manual 和 Auto 之间切换：

```bash theme={null}
dcode -y
dcode --yolo
```

`-S`/`--shell-allow-list` 标志在交互式和非交互式模式下都适用。传递逗号分隔的命令名称列表、`recommended` 用于安全的只读默认值，或 `all` 允许任何命令。您还可以在环境中设置 `DEEPAGENTS_CODE_SHELL_ALLOW_LIST`。

## 限制文件系统工具

默认情况下，Deep Agents Code 暴露所有文件系统工具。要仅暴露子集，请传递逗号分隔的列表：

```bash theme={null}
dcode -n "Audit this repository" --allow-fs-tools ls,read_file,glob,grep
```

有效名称是 `ls`、`read_file`、`write_file`、`edit_file`、`delete`、`glob`、`grep` 和 `execute`。显式列表必须包含 `read_file`。白名单适用于主智能体和每种会话模式中的同步子智能体，但不适用于异步子智能体或非文件系统工具。

> [!NOTE]
>
> `--allow-fs-tools` 和 `-S`/`--shell-allow-list` 控制不同的 Shell 访问层：
>
> * **`--allow-fs-tools`** 控制哪些文件系统工具可用。Shell 访问需要 `execute`。
> * **`-S`/`--shell-allow-list`** 控制通过 `execute` 允许的 Shell 命令。它不影响其他文件系统工具。
>
> | `--allow-fs-tools` 包含 `execute`？ | `-S` 设置？ | Shell 访问 |
> | - | - | - |
> | 是 | 是 | 允许的命令运行（交互式确认；非交互式自动批准） |
> | 是 | 否 | 工具存在，但没有预先批准的命令 |
> | 否 | 是 | 无 Shell 访问 — `execute` 不存在，所以 `-S` 无需批准 |
> | 否 | 否 | 无 Shell 访问 |
>
> 在非交互式模式下，传递两者以启用无需人工批准的命令：
>
> ```bash theme={null}
> dcode -n "Fix the failing tests" --allow-fs-tools execute -S "pytest,git,make"
> ```

在会话中运行 [`/tools`](#诊断和审计会话) 以检查活动工具集。从 Shell 中，在子命令之前放置工具塑形标志：

```bash theme={null}
dcode tools list
dcode --allow-fs-tools ls,read_file tools list
dcode --allow-fs-tools ls,read_file tools list --json
```

## 诊断和审计会话

dcode 提供只读斜杠命令以检查会话加载和消耗的内容：`/tools` 列出活动工具集，`/extensions` 列出加载的 Python 扩展注册，`/context-doctor` 审计对话开始前注入的上下文，`/cost` 报告线程的估计消耗。使用它们以确认工具塑形标志是否生效，或查找意外上下文增长的来源。

### 列出加载的 Python 扩展

在会话中运行 `/extensions` 以列出每个扩展注册及其类型、名称、范围和源路径。报告还显示加载失败，以及是否需要 `/restart` 进行图绑定更改。此命令和 Python 扩展加载需要 `DEEPAGENTS_CODE_EXPERIMENTAL=1`。有关 [Python 扩展](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/extensions.md)。

### 列出可用工具

在会话中运行 `/tools` 以列出当前智能体可以调用的工具，按内置工具和每个 MCP 服务器提供的工具分组：

```text theme={null}
/tools
```

```text theme={null}
**7 tools available**

### Built-in

| Tool | Description |
|---|---|
| read_file | Read a file from the filesystem |
| write_file | Write content to a file |
| execute | Run a shell command |
| web_search | Search the web |
| task | Launch a subagent |

### github

- create_issue
- search_repositories

MCP tool descriptions are available in /mcp.

### Unavailable MCP servers

| Server | Status |
|---|---|
| slack | needs login |
```

不可用的 MCP 服务器显示在单独的表中。更改 MCP 配置后运行 `/reload`，然后使用 `/tools` 验证活动工具集。有关非交互式等效方法，请参阅 [`dcode tools list`](#cli-命令)。

### 审计注入的上下文

在会话中运行 `/context-doctor` 以审计会话注入到每个模型请求的内容及其估计的 Token 成本。报告将注入的上下文分解为基础系统提示词、`AGENTS.md` 记忆文件、技能索引、内置工具模式以及每个 MCP 服务器的工具模式，然后总计智能体在对话开始前携带的内容：

```text theme={null}
/context-doctor
```

```text theme={null}
Fresh-session context audit (estimated tokens)

System prompt (base)                      ~6
AGENTS.md memory (1 files)            ~1,286
Skills index (1 loaded)                 ~477  largest: code-review ~15
Built-in tool schemas (1 tools)          ~13  sent with every request
MCP: docs (1 tool)                       ~31
MCP: broken                               ~0  connection failed
TOTAL injected before conversation  ~     1,813
Conversation history             ~     4,200
Provider-reported context              9,000
Unattributed / estimation delta       +2,987

Approximate: section counts use about four characters per token.
Trim skills or disable an MCP server, then run /context-doctor again.
```

较大的未归因增量或注入总成本表明您可能需要裁剪上下文。更改技能或 MCP 配置后，再次运行 `/context-doctor` 以确认。

`/context-doctor` 补充两个相关命令：

* [`/context`](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/quickstart#检查上下文窗口使用情况) 显示当前上下文窗口的填充程度；`/context-doctor` 通过将 Token 归因到每个注入组件显示原因。
* [`dcode doctor`](#运行诊断-dcode-doctor) 检查安装和配置的健康状况，而无需启动会话；`/context-doctor` 从会话内部审计活动会话的上下文。

### 跟踪线程成本

在会话中运行 `/cost` 以显示线程的估计成本（美元）：

```text theme={null}
/cost
```

```text theme={null}
Estimated thread cost: $1.03

By type since this thread was loaded:
- Assistant: $0.87
- Subagents: $0.16

By model since this thread was loaded:
- anthropic:claude-sonnet-4-5: $1.03
```

总成本包括助手、子智能体、卸载、Auto 分类和评分标准的模型调用。它会在您恢复或切换线程时持续存在。估计使用 [genai-prices](https://github.com/pydantic/genai-prices) 目录；没有定价的请求将被排除。

使用 `/tokens` 获取估计背后的 Token 计数。对于未覆盖的模型，[添加自定义定价覆盖](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/configuration.md#自定义定价覆盖)。

### 提问

`/btw` 允许你在智能体继续工作的同时就对话内容提问。输入 `/btw <question>`，或输入 `/btw` 来打开提问字段。答案会出现在临时对话框中，而不是主对话中。按 `Esc` 来关闭它。

## 启动命令和初始提示词

使用 `-m`/`--message` 在交互式会话开始时自动提交初始提示词。结合 `--startup-cmd` 首先运行 Shell 命令：

```bash theme={null}
dcode --startup-cmd "git diff --stat" -m "Summarize these changes"
```

`--startup-cmd` 的输出会渲染在会话记录中供你参考，但**不**会添加到智能体的消息历史中。要将命令输出交给智能体，请通过 stdin 管道传递：

```bash theme={null}
git diff | dcode -n "Review these changes"
```

`--startup-cmd` 的非零退出和超时会发出警告但不会中止会话。非交互模式下，启动命令会应用 60 秒的超时。

## 远程沙盒

使用 `--sandbox` 将代码执行路由到远程沙盒。内置提供者包括 `langsmith`、`agentcore`、`daytona`、`modal`、`runloop` 和 `vercel`。也接受第三方和配置声明的提供者。将 `--sandbox` 与空值一起使用以使用 `[sandboxes].default` 从 `config.toml`：

```bash theme={null}
dcode --sandbox langsmith
dcode --sandbox runloop --sandbox-id dbx_abc123
dcode --sandbox modal --sandbox-setup ./setup.sh
dcode --sandbox
```

> [!NOTE]
>
> 因为 `--sandbox` 接受可选值，所以在命令行上保持其裸形式**最后**。否则，后续参数（例如 `dcode --sandbox agents`）会被当作标志的值来处理。

使用 `dcode --install` 安装沙盒附加组件（例如 `dcode --install daytona` 或 `dcode --install all-sandboxes`）。有关提供者设置、工作目录和第三方提供者的信息，请参阅 [远程沙盒](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/remote-sandboxes.md)。

## MCP 标志

在启动时控制 MCP 服务器加载：

| 标志 | 行为 |
| - | - |
| `--mcp-config PATH` | 将显式配置作为最高优先级来源添加（在自动发现的配置之上合并） |
| `--no-mcp` | 完全禁用 MCP |
| `--trust-project-mcp` | 信任项目级服务器而无需对当前运行进行提示。用户策略拒绝的服务器仍然禁用。 |

`--mcp-config` 和 `--no-mcp` 是互斥的。在非交互模式下，如果没有匹配的保存或环境批准，项目服务器会被静默跳过，除非传递了 `--trust-project-mcp`：

```bash theme={null}
dcode --trust-project-mcp
dcode -n "run tests" --trust-project-mcp
```

对标记为 `auth: "oauth"` 的 MCP 服务器运行 OAuth 登录，使用 `dcode mcp login <server>`。不带服务器名称运行 `dcode mcp login` 以列出需要登录的配置 OAuth 服务器。请参阅 [MCP 工具](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/mcp-tools.md)。

## 命令行选项

| 选项 | 描述 |
| - | - |
| `-a`, `--agent NAME` | 使用具有独立记忆的命名智能体。覆盖 `config.toml` 中的 `[agents].recent` 和 `[agents].default`。默认：`agent`（如果设置 `[agents].recent`，则为最近使用的智能体） |
| `-M`, `--model MODEL` | 使用特定模型（`provider:model`） |
| `--summarization-model MODEL` | 用于上下文压缩摘要的模型。覆盖 `[models].summarization_default`；默认为主智能体模型 |
| `--model-params JSON` | 作为 JSON 字符串传递给模型的额外 kwargs（例如，`'{"temperature": 0.7}'`） |
| `--max-retries N` | 覆盖临时模型错误后的重试。默认：`5`；设置为 `0` 以禁用重试 |
| `--default-model [MODEL]` | 设置 [默认模型](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/providers.md#设置默认模型)（省略 `MODEL` 以查看当前默认值） |
| `--clear-default-model` | 清除 [默认模型](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/providers.md#设置默认模型) |
| `-r`, `--resume [ID]` | 恢复会话：`-r` 用于最新会话，`-r <ID>` 用于特定线程 |
| `-m`, `--message TEXT` | 会话启动时自动提交的初始提示词（交互模式） |
| `--skill NAME` | 启动时调用技能 |
| `--startup-cmd CMD` | 启动时运行的 Shell 命令，在第一个提示词之前。输出在会话记录中显示供参考，但**不**添加到智能体的消息历史中。要将命令输出传递给智能体，请通过 stdin 管道输入（例如，`git diff \| dcode -n "Review these changes"`）。非零退出和超时会发出警告但不会中止；非交互模式下应用 60 秒超时。 |
| `--rubric TEXT\|@PATH` | 用于评分标准的接受标准。接受纯文本或 `@path` 读取文件。需要 `-n` 或管道 stdin |
| `--rubric-model MODEL` | 评分标准使用的模型。默认为主智能体模型。需要 `-n` 或管道 stdin |
| `--rubric-max-iterations N` | 每次评分尝试中评分器迭代次数，然后停止。需要 `-n` 或管道 stdin |
| `-n`, `--non-interactive TEXT` | 运行单个任务非交互式并退出。除非设置 `--shell-allow-list`，否则禁用 Shell |
| `--recursion-limit N` | 设置 LangGraph 图步骤预算（每回合最大节点调用次数）。未设置时，应用 LangGraph 服务器默认值 |
| `--max-turns N` | 限制非交互模式下的智能体回合。超出时退出代码为 124。需要 `-n` 或管道 stdin。参见 [非交互式模式与管道](#非交互模式和管道) |
| `--timeout SECONDS` | 非交互式模式的硬时钟超时。超出时退出代码为 124。需要 `-n` 或管道 stdin。参见 [非交互式模式与管道](#非交互模式和管道) |
| `-q`, `--quiet` | 用于管道的清理输出—仅智能体响应发送到 stdout。需要 `-n` 或管道 stdin |
| `--no-stream` | 缓存完整响应，一次性写入 stdout 而不是流式输出。需要 `-n` 或管道 stdin |
| `--show-reasoning` | 在交互式会话的会话记录中或在非交互式模式下的 stderr 中显示提供者可见的推理。交互式会话默认开启，非交互式会话默认关闭；覆盖环境和配置偏好 |
| `--stdin` | 明确从 stdin 读取输入而不是自动检测。当 stdin 不可用或为 TTY 时会报错 |
| `-y`, `--auto-approve` | 启用基于分类器的 [自动](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/approval-modes.md) 模式。需要交互式本地会话；在交互式会话期间使用 `Shift+Tab` 切换 |
| `--auto-classifier-model MODEL` | [自动分类器](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/approval-modes.md#选择分类器模型) 用于审查受控工具调用（`provider:model` 格式）的模型。覆盖 `DEEPAGENTS_CODE_AUTO_CLASSIFIER_MODEL` 和 `[models].auto_classifier` 中的 `config.toml`。仅交互式 TUI 会话 |
| `--yolo` | 在一次性本地风险确认后无审查地运行受控操作。仅交互模式 |
| `-S`, `--shell-allow-list LIST` | 用逗号分隔的 Shell 命令自动批准，`'recommended'` 用于安全默认值，或 `'all'` 允许任何命令。适用于 `-n` 和交互模式 |
| `--allow-fs-tools LIST` | 暴露的文件系统工具。默认：`all`。参见 [限制文件系统工具](#限制文件系统工具) |
| `--json` | 从支持的管理子命令（包括 `tools`、`agents`、`threads`、`skills` 和 `update`）发出机器可读的 JSON。输出信封：`{"schema_version": 1, "command": "...", "data": ...}` |
| `--sandbox TYPE` | 代码执行的远程沙盒：`none`（默认）、`langsmith`、`agentcore`、`daytona`、`modal`、`runloop`、`vercel` 和第三方提供者。LangSmith 已包含；其他内置需要 extras。使用 `--sandbox` 不带值以使用配置中的 `[sandboxes].default` |
| `--sandbox-id ID` | 重用现有沙盒（跳过创建和清理） |
| `--sandbox-snapshot-name NAME` | 要使用或创建的沙盒快照名称（`langsmith`、`daytona`、`runloop` 和提供者支持快照） |
| `--sandbox-setup PATH` | 在沙盒创建后在沙盒中运行的设置脚本路径 |
| `--mcp-config PATH` | 将显式 MCP 配置作为最高优先级源添加（与自动发现的配置合并） |
| `--no-tracing` | 禁用此会话的 LangSmith 智能体跟踪。参见 [使用 LangSmith 跟踪](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/quickstart.md#使用-langsmith-进行跟踪) |
| `--no-mcp` | 禁用所有 MCP 工具加载 |
| `--trust-project-mcp` | 信任项目级 MCP 服务器，无需提示当前运行。显式拒绝仍然适用。 |
| `-e`, `--extension PATH` | 为此运行加载 Python 扩展文件或目录。重复添加多个路径。需要 `DEEPAGENTS_CODE_EXPERIMENTAL=1` 和扩展发现启用（`[extensions].enabled` / `DEEPAGENTS_CODE_EXTENSIONS`）。参见 [Python 扩展](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/extensions.md) |
| `--trust-project-extensions` | 信任项目级 `.deepagents/extensions/` Python 扩展为此运行。需要 `DEEPAGENTS_CODE_EXPERIMENTAL=1`。参见 [Python 扩展](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/extensions.md#信任项目扩展) |
| `--interpreter` | 在主智能体上启用 JS 解释器（`js_eval`）中间件，当配置中已禁用时。`js_eval` 默认启用。 |
| `--interpreter-tools VALUE` | PTC 允许列表用于 `js_eval`：`safe`、`all` 或工具名称的逗号分隔列表。默认：`safe`（只读 `read_file`/`glob`/`grep`预设）。参见 [JS 解释器](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/config-file.md#js-解释器) |
| `--profile-override JSON` | 作为 JSON 字符串覆盖模型配置字段（例如，`'{"max_input_tokens": 4096}'`）。在配置文件配置覆盖之上合并 |
| `--acp` | 通过 stdio 作为 ACP 服务器运行，而不是启动交互式 UI |
| `--update` | 检查并安装更新，然后退出 |
| `--auto-update` | 打开或关闭自动更新，然后退出 |
| `--install NAME` | 安装可选扩展（例如，`quickjs`、`daytona`、`fireworks`），然后退出。添加 `--package` 将 `NAME` 视为通过 `uv --with` 安装的自定义提供者包，而不是扩展（参见 [任意提供者](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/config-file.md#任意提供者)），并添加 `--yes` 跳过确认提示 |
| `--uninstall NAME` | 删除已安装的可选扩展并退出。`dcode uninstall NAME` 的别名 |
| `-v`, `--version` | 显示版本 |
| `-h`, `--help` | 显示帮助 |

## 管理凭证 (`dcode auth`)

`dcode auth` 命令组是 `/auth` 凭证管理器的可脚本化版本。它读取和写入相同的 `auth.json` 存储而无需启动 TUI：

```bash theme={null}
# Pipe the key in (stdin)—never lands in shell history
echo "$ANTHROPIC_API_KEY" | dcode auth set anthropic

# Copy from an existing environment variable
dcode auth set openai --from-env OPENAI_API_KEY

# Inspect and remove
dcode auth list
dcode auth status openai
dcode auth remove anthropic
dcode auth path
```

`set` 除非您通过 stdin 管道传输密钥或使用 `--from-env`，否则拒绝在交互式终端中运行。`dcode auth set` 仅管理 API 密钥；`openai_codex` 提供者使用 `/auth` 通过 ChatGPT 浏览器登录代替。参见 [提供者凭证](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/credentials.md#从-shell-管理凭据（dcode-auth）)。

## 检查配置 (`dcode config`)

`dcode config` 命令组报告有效配置而无需启动会话。使用它来确认环境变量或 `config.toml` 设置是否被拾取，或在与错误报告共享截断的快照：

```bash theme={null}
dcode config show
dcode config get interpreter.memory_limit_mb
dcode config list
dcode config path
```

提供者凭证仅报告配置或未配置状态；值不会打印。所有四个命令都接受 `--json`。参见 [检查配置](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/configuration.md#检查配置)。

## 运行诊断 (`dcode doctor`)

当 Deep Agents Code 无法正确启动、提供者或 MCP 服务器无法连接、跟踪配置错误或安装或更新看起来不正确时，使用 `dcode doctor`。它总结安装方法、依赖版本、更新状态、跟踪配置和数据目录健康状况而无需启动会话。

当您需要高级别的健康检查和特定设置的精确来源时，将 `dcode doctor` 与 `dcode config show` 结合使用。参见 [使用 `dcode doctor` 运行诊断](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/configuration#使用-dcode-doctor-运行诊断)。

## CLI 命令

| 命令 | 描述 |
| - | - |
| `dcode help` | 显示帮助 |
| `dcode tools list [--json]` | 列出配置智能体可用的工具。将顶级工具塑形标志，例如 `--allow-fs-tools`、`--no-mcp`、`--mcp-config` 和 `--trust-project-mcp`，置于 `tools list` 之前 |
| `dcode agents list` | 列出所有智能体（别名：`ls`） |
| `dcode agents reset --agent NAME` | 清除智能体记忆并重置为默认值。支持 `--dry-run` |
| `dcode agents reset --agent NAME --target SOURCE` | 从另一个智能体复制记忆 |
| `dcode uninstall NAME` | 删除一个已安装的可选额外工具，同时保留其余工具环境 |
| `dcode update` | 检查并安装 Deep Agents Code 更新 |
| `dcode doctor` | 而无需启动会话运行诊断。参见 [运行诊断](#运行诊断-dcode-doctor) |
| `dcode skills list [--project]` | 列出所有技能（别名：`ls`） |
| `dcode skills create NAME [--project]` | 使用模板 `SKILL.md` 创建新技能。幂等性——重新创建现有技能会打印信息性消息而不是错误 |
| `dcode skills info NAME [--project]` | 显示有关技能的详细信息 |
| `dcode skills delete NAME [--project] [-f]` | 删除技能及其内容。支持 `--dry-run` |
| `dcode threads list [--agent NAME] [--limit N]` | 列出会话（别名：`ls`），包括设置时每个线程的名称。默认限制：100。设置 `DEEPAGENTS_CODE_RECENT_THREADS` 以更改默认值，或使用 `-n` 作为 `--limit` 的简短标志。附加标志：`--sort {created,updated}`、`--branch TEXT`（按 git 分支过滤）、`--cwd [PATH]`（按工作目录过滤；裸标志使用当前目录）、`-v`/`--verbose`（显示所有列包括分支、创建时间和初始提示词）、`-r`/`--relative`（相对时间戳） |
| `dcode threads delete ID` | 删除会话。支持 `--dry-run` |
| `dcode mcp login [NAME] [--mcp-config PATH]` | 使用 `NAME`，为标记为 `auth: "oauth"` 的服务器运行 OAuth 登录流程。省略 `NAME` 以列出需要登录的配置 OAuth 服务器。参见 [MCP 工具](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/mcp-tools.md#oauth-登录) |
| `dcode mcp config` | 显示 MCP 配置发现路径 |
| `dcode config show` | 显示每个配置选项的有效值及其解析来源。参见 [检查配置](#检查配置-dcode-config) |
| `dcode config list` | 列出所有可用配置选项及其类型、默认值以及每个可以设置的设置位置（别名：`ls`） |
| `dcode config get KEY` | 显示一个选项的有效值和来源（例如 `interpreter.memory_limit_mb`） |
| `dcode config path` | 显示配置文件位置以及每个是否存在 |
| `dcode auth list` | 列出已知提供者及其凭证解析来源 |
| `dcode auth status <provider>` | 显示一个提供者的凭证来源 |
| `dcode auth set <provider>` | 从 stdin 或 `--from-env` 存储提供者凭证 |
| `dcode auth remove <provider>` | 删除存储的提供者凭证 |
| `dcode auth path` | 显示凭证存储路径 |

所有管理子命令支持 `--json` 以生成机器可读输出。参见 [命令行选项](#命令行选项) 获取更多信息。

破坏性命令（`agents reset`、`skills delete`、`threads delete`）支持 `--dry-run` 以预览在不进行更改的情况下会发生什么。在 JSON 模式下，`--dry-run` 返回相同的信封，但带有 `dry_run: true` 字段。

## 参见

* [快速入门](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/quickstart.md)
* [配置](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/configuration.md)
* [配置文件](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/config-file.md)
* [提供者凭证](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/credentials.md)
* [MCP 工具](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/mcp-tools.md)
* [Python 扩展](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/deepagents/code/extensions.md)

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> 官方原文：[src/oss/deepagents/code/cli-reference.mdx](https://github.com/langchain-ai/docs/blob/main/src/oss/deepagents/code/cli-reference.mdx) · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。


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