Ely — CLI AI Agent

Agent IA en ligne de commande avec function calling, skills, sous-agents parallèles et sandbox.

Quick start

pip install -r requirements.txt
cp ely.yaml.example ely.yaml   # édite la clé API

# Linux: filesystem sandbox (optionnel)
sudo apt install bubblewrap     # Debian/Ubuntu
sudo dnf install bubblewrap     # Fedora
# macOS: sandbox-exec intégré

python cli.py

Usage

python cli.py                      # REPL
python cli.py "explique asyncio"   # Single-shot
python cli.py --context code       # Contexte
python cli.py --sandbox docker     # Sandbox Docker
python cli.py --classic            # UI classique

REPL

Input	Action
texte	Envoyé à l'agent
?question	LLM rapide sans tools
#cmd	Bash direct (pas de LLM)
/help	Commandes
Tab	Autocomplétion

Features

Sub-agents : task, task_parallel, plan — parallélisation avec contexte minimal.

Batch : bash_batch, http_batch — 1 tool call pour N commandes.

Skills : dossiers ~/.ely/skills/<nom>/ avec SKILL.md + tools/ + references/. Un seul actif à la fois.

File tools : read_file, write_file, edit_file (replace_line, replace_range, replace_text, insert_after, delete_range), list_directory, grep.

Sécurité : .. bloqué en bash, guard anti-injection, sandbox Docker, désactivation de tools par config.

Mémoire : compaction auto tous les 10 cycles. Diary : persistant, user-driven. Contextes : persistés, custom.

MCP : stdio + SSE, ely.yaml → mcp.servers.

Configuration

provider:
  type: openai             # openai, ollama, lmstudio
  model: gpt-4o-mini
  api_key: "sk-..."

tools:
  workspace: "."
  bash_sandbox: direct
  disabled: ""             # "bash, bash_batch" → sans shell

Structure

ely/
├── agent.py, tools.py, providers.py   # Core
├── subagent.py, planner.py            # Sous-agents
├── skills.py, contexts.py, memory.py  # Skills & état
├── mcp.py, guard.py, prompts.py       # Infra
└── ui.py                              # Rendu

ely_rust/    # Port Rust (cargo build --release)