veCLI

字节跳动旗下火山引擎正式发布全新命令行 AI Agent —— veCLI。这款工具将大模型能力深度集成到终端环境，支持通过自然语言完成代码生成、项目部署、云资源调用等开发任务，旨在为开发者提供更高效、更直观的 AI 编程体验。

veCLI 不只是一个 CLI 工具，而是一个运行在终端中的智能代理（Agent），其背后融合了先进的“思考-行动”推理机制，并深度适配火山引擎的模型与基础设施，打通从提示词输入到云端执行的完整链路。

什么是 veCLI？

veCLI 是一个基于 ReAct（Reasoning + Acting）框架 构建的命令行 AI 助手，基于谷歌 Gemini CLI，但专为火山引擎的技术栈进行了重构和优化。它允许开发者在熟悉的终端环境中，以对话方式与大模型交互，自动完成复杂开发流程。

无论是新建项目、调试代码，还是调用云服务接口，用户只需用自然语言描述需求，veCLI 即可自主规划步骤、执行命令、生成代码并部署应用。

示例：
输入：“为我创建一个 Discord 机器人，能根据 FAQ.md 回答问题。”
输出：自动生成项目结构、安装依赖、编写主逻辑代码，并提示如何部署。

整个过程无需记忆繁琐命令，也不用手动查找文档。

核心能力一览

✅ 多模型支持，灵活切换

veCLI 默认集成 豆包大模型 1.6（Doubao Seed 1.6），同时支持接入第三方主流模型：

• Kimi-K2（月之暗面）
• DeepSeek v3.1

用户可通过配置自由选择最适合当前任务的模型。例如：

• 使用 Kimi 处理超长上下文文档；
• 调用 DeepSeek 进行高性能推理；
• 切换至豆包模型快速调用火山云服务。

未来还将持续扩展更多模型选项。

✅ 深度集成火山引擎云服务

veCLI 内建对 火山方舟（ARK）大模型平台 和 火山云产品 的原生支持，包括：

• 模型部署与管理
• 函数计算（Serverless）
• 对象存储（Volcengine OSS）
• 网络与安全策略配置

借助内置 MCP Server（Model Context Protocol），veCLI 可实现本地开发与云端资源的无缝协同，真正实现“说即所得”的云上开发体验。

✅ 安全认证，企业可用

支持通过 火山引擎 AccessKey / SecretKey（AK/SK） 完成身份鉴权：

export VOLCENGINE_ACCESS_KEY="your-access-key"
export VOLCENGINE_SECRET_KEY="your-secret-key"
vecli

该方式确保所有操作符合企业级权限控制规范，便于团队在 CI/CD 流程中安全使用。

✅ 终端优先，开箱即用

专为习惯命令行的开发者设计，无需离开终端即可完成全流程开发：

• 文件读写与编辑
• Shell 命令执行
• 网页内容抓取
• 多轮对话状态保存（支持会话检查点）

此外，还支持非交互模式，适用于脚本自动化或持续集成场景：

vecli -p "解释这个代码库的架构"

技术亮点解析

🔄 ReAct 推理机制：像开发者一样思考

veCLI 并非简单地将自然语言翻译成命令，而是采用 多步推理 + 工具调用 的 ReAct 模式：

1. 理解任务目标
2. 拆解为子任务
3. 调用适当工具（如文件系统、Shell、浏览器）
4. 验证结果，迭代修正

这种机制使其能够处理涉及多个步骤的复杂请求，比如“分析日志错误 → 定位问题文件 → 修改代码 → 重启服务”。

🧩 支持 MCP 扩展：构建你的专属 AI 工具链

通过在 settings.json 中配置飞书 MCP 插件或其他自定义服务，veCLI 可扩展对接内部知识库、审批系统、监控平台等企业服务，形成个性化的 AI 开发工作流。

📎 上下文感知：懂项目，更懂你

veCLI 支持通过 VE.md 文件定义项目上下文，帮助模型理解当前项目的架构、依赖和技术栈，从而生成更准确的建议和代码。

快速开始

安装要求

• Node.js 20 或更高版本
• 支持 macOS、Linux、Windows

安装方式

方式一：临时运行（无需安装）

npx @volcengine/vecli@latest

方式二：全局安装

npm install -g @volcengine/vecli

登录与认证

运行以下命令启动交互式登录：

vecli

或通过环境变量传入 AK/SK：

export VOLCENGINE_ACCESS_KEY="YOUR_ACCESS_KEY"
export VOLCENGINE_SECRET_KEY="YOUR_SECRET_KEY"
vecli

实际应用场景

未来规划

火山引擎表示，veCLI 将持续演进，下一步重点方向包括：

• 增强多模态理解能力：支持图像、草图、PDF 等非文本输入；
• 引入团队协作功能：共享会话、协同编辑、权限管理；
• 深度集成更多开发工具：Git、Docker、Kubernetes、CI/CD 平台；
• 提升离线与边缘场景下的可用性。