使用 Continue CLI 构建云端智能体 | Continue 博客

如果你每天都在处理重复性任务，这可能是一个信号：该任务应该被自动化了。这不仅仅是“写个脚本就扔一边”式的自动化，而是“智能智能体理解上下文并做出决策”式的自动化。

借助 Continue CLI 工具 cn，开发者获得了一个强大的可编程接口，可以从终端构建并交互异步（async）编码智能体，从而自动化重复性或复杂的编码任务。

什么是云端智能体？

异步云端智能体允许你同时执行多个 AI 驱动的代码相关操作，而不会阻塞你的主工作流。可以将它们视为智能后台工作者，在你专注于其他优先事项时处理复杂的任务。

这些智能体可以处理后台任务或繁琐的重构，而不会拖慢你的核心工作。这带来了更快的反馈循环、响应更灵敏的开发者工具，以及以前无法实现的全新自动化工作流。

传统脚本遵循预设路径。它们无法适应，无法推理，当然也无法像开发者那样理解代码库的细微差别。这就是为什么云端智能体对于“持续性 AI”未来至关重要。

在 Continue CLI 中构建云端智能体

Continue CLI cn 是一个命令行工具，它提供了一个能够理解你的代码库、做出智能决策并在你着眼于全局时执行复杂工作流的智能体。

ℹ️

Continue CLI 目前处于 Alpha 阶段，Beta 版本即将推出。

Continue CLI 的核心支持异步功能。无论你是以无头（“脚本化”）模式运行，还是使用终端 UI，智能体操作均使用异步 JavaScript/TypeScript 模式处理。

这意味着你可以

链式调用工具： 让智能体在同一会话中异步调用代码分析、搜索或文件操作工具
运行并行会话： 同时启动多个 CLI 实例以并发处理不同任务

Continue CLI 入门

# Install globally
npm i -g @continuedev/cli

# Interactive mode for complex tasks
cn

# Headless mode for automation
cn -p "Generate a conventional commit name for the current git changes"

ℹ️

安装完成后，准备开始时，系统会提示你登录你的 Continue 账号。之后，你就可以使用交互模式了。

第二个命令才是真正的魔法所在。你可以将 Continue CLI 集成到任何工作流、脚本或自动化流水线中。

现实世界的异步工作流

以下是在日常开发工作中使用云端智能体的一些方法

1. 智能提交信息生成

与其编写通用的提交信息，不如直接将 git diff 传导（pipe）给 Continue CLI

echo "$(git diff) Generate a conventional commit name for the current git changes" | cn -p > commit-message.txt

智能体会分析实际更改并生成语义化、有意义的提交信息。不再有“修复东西”或“更新”这种让 git 历史变得混乱的内容。

2. 并行处理以提升速度

你可以通过在 Shell 中使用后台作业启动多个 CLI 实例来实现并行处理

cn -p "Generate test cases for src/*.ts" > test-cases.txt &
cn -p "Document all exported functions in src/utils.ts" > documentation.md &
cn -p "Generate a summary of all recent git changes in this repo." > changelog.txt &
wait

每个 cn 会话独立运行，在每个会话内进行异步操作，并跨多个会话并行执行，随结果产生实时流式输出。这种方法可以极大地加速通常需要按顺序执行的批处理操作。

3. 后台重构

对于大型重构任务，只需描述你的需求，让智能体在后台工作，而你去处理其他优先级更高的事项

cn -p "Refactor the authentication middleware to use the new JWT library, maintaining backward compatibility"

每个 cn 会话都独立且异步地运行，并实时流式传输可用结果。

底层逻辑：异步代码模式

CLI 在其智能体编排中全程使用 async/await。例如，当智能体调用工具（搜索、读取文件等）时，它们通常作为异步函数实现，因此不会阻塞整体流程

// Example: Tool invocation is async
public async runTool(name: string, args: Record<string, any>) {
  // ... connect to tool server ...
  return await connection.client.callTool({ name, arguments: args });
}

流式聊天响应利用了异步迭代器（async iterators）和 Promises，实现了逐个 token 的反馈和后台作业管理

finalResponse = await streamChatResponse(chatHistory, model, llmApi, abortController);
// Response is streamed asynchronously

许多此类异步行为是在“幕后”实现的。在每个 CLI 会话中，智能体命令和 SDK 交互是非阻塞的，响应通过异步迭代器和 Promises 进行流式传输。为了实现更广泛的并行化，你可以通过 Shell 脚本同时运行多个 CLI 进程，从而增强整体开发体验。

虽然真正的进程内多智能体工作流可能是未来版本的功能，但当今会话内的异步工具调用和多进程能力已经为大多数开发工作流提供了强大的异步功能。

权限系统：信任但需验证

Continue CLI 实现了一个带有合理默认值的细粒度权限系统。智能体初始权限降至最低

只读工具（如读取、列出、搜索、Diff）：自动允许
写入操作（如写入、编辑）：需要确认（询问）
终端命令（Bash）：需要确认（询问）
未知工具：默认请求权限

你可以覆盖这些默认设置，精确控制智能体的操作权限

# Always allow file writing
cn --allow Write

# Ask before running any curl commands
cn --ask Bash

# Never use write operations  
cn --exclude Write

这让你能够放心地让智能体异步工作，而不必担心产生意外后果。

用例：持续性 AI 工作流

Continue CLI 的异步优先架构使其非常适合以下场景

持续集成 (CI)：在 CI 流水线中使用 CLI，在提交代码时进行 lint、总结或重构。
开发者脚本：异步批处理多个提示词，以加速文档生成、重构和代码审查。
持续代码监控：构建自定义智能体或工具，监视代码变更并触发异步智能体作业，而不会锁定你的工作流。

例如，在 CI 流水线中

# Parallel analysis in CI
cn -p "Analyze security vulnerabilities in the current diff" > security-report.md &
cn -p "Generate performance impact summary for these changes" > performance-report.md &
cn -p "Create migration guide if breaking changes detected" > migration-guide.md &
wait

真正合理的配置

Continue CLI 使用与 IDE 扩展相同的 config.yaml，这意味着你可以

在整个开发环境中共享配置
使用 /config 在不同的智能体配置间切换
利用 Continue Hub 获取预设配置
按需自定义模型、规则和工具

# Use a specific configuration
cn --config <path>

# Apply rules from the hub
cn --rule nate/spanish  # Agent will respond in Spanish

入门：一种实用的方法

如果你想通过 cn 探索云端智能体，以下是入门步骤

首先安装并尝试交互模式：运行 cn 并让它帮助你在当前项目中完成一个小任务
尝试简单的异步命令：从使用 -p 标志生成提交信息或进行代码分析开始
尝试并行处理：试着在后台运行多个 CLI 实例，观察速度的提升
逐步扩大权限：随着你逐渐熟练，允许使用更多工具
集成到现有工作流：将 Continue CLI 命令添加到你的脚本、git hooks 或 CI/CD 流水线中

异步智能体——以及像 Continue CLI 这样利用它们的工具——正在重新定义开发者的工作流。通过在命令行实现非阻塞、可编程的自动化（持续性 AI），你可以扩展生产力并构建更丰富的集成。

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