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用 CLI 管理 Agent

通过 mf 创建、查看、更新、删除和配置 Manyfold Agent。

mf agent 管理 Agent record 和 credential。Model 设置使用独立的 mf model-config；已有 runtime 内托管的 Agent 使用 mf runtime agents 管理。

查看 Agent

mf agent list
mf agent get agt_xxx
mf agent storage-usage agt_xxx

脚本可加 --json。Agent runtime identity 默认只看到自己的 context；runtime 的账户级 访问需要显式 --account 与对应 consent grant，human login 保留账户访问权限。

存储

mf sandbox storage-usage --json
mf --account sandbox storage-usage --json
mf agent storage-usage agt_xxx --json

第一条命令返回当前 sandbox 缓存的整机文件系统用量。在 Agent runtime 外使用时， 指定 --agent-id agt_xxx 或选择 --account。账户报告每台 sandbox 只计算一次， 包含空 sandbox 和休眠 sandbox，并按存储用量排序。Runtime 的账户读取需要 agents:read consent。报告包含 scope、字节单位、测量时间和 freshness，读取不会唤醒休眠 sandbox。

agent storage-usage 是 Agent 自有路径诊断，不是账户存储总计。它只在 sandbox 运行时 测量 workspace 和配置目录；休眠或不可用时返回未知路径值，并单独保留缓存的 sandbox 读数。未知值为 null，不伪装成零。

Agent record 的 workspaceBytes 和 workspaceMeasuredAt 成对返回，替代语义混杂的 storageBytes 和 storageMeasuredAt。Workspace 值是目录原始大小，不能相加推算整机用量。 Sandbox 报告另有已知路径归属，处理嵌套目录和路径别名，但不声称精确分摊文件系统或账单。 测量缺失或不一致时，归属保持未知。

agent list --json 返回 { "scope": "agent" | "account", "agents": [...] }。 这是 API/CLI 的破坏性契约变更，应一起升级。存储命令和 Agent list/get 会明确拒绝旧版的歧义响应。

创建 coding Agent

mf agent create 创建 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Pi 或 Antigravity CLI Agent。需要说明 Agent 的 model 由谁提供：

mf agent create review-bot --framework codex --model-provider managed
mf agent create review-bot --model-provider subscription
mf agent create review-bot --framework codex --model-provider "Team OpenAI" --model gpt-6-sol
printenv OPENAI_API_KEY | mf agent create review-bot --framework codex --openai-api-key -
  • managed 使用 Manyfold 托管模型。
  • subscription 使用你自己在该 framework 厂商的订阅。新 sandbox 还没有登录： 打开命令输出的聊天链接，按其中的登录卡片操作；或在 sandbox 的 terminal 中运行 命令输出的登录命令。
  • Provider id 或名称使用你在网页中保存并测试过的 model provider。 mf model-providers list --framework codex 列出哪些 provider 能服务该 framework，以及 --model 可以选哪些模型。对 Claude Code，sonnet 这样的 别名始终指向测试过的最新 Sonnet，写具体 id 则固定为那一个； --model "Sonnet 5"、--model "sonnet 4.5" 这类写法只要能唯一对应一个模型 也可以。如果模型是在 provider 上次测试之后才发布的，先运行 mf model-providers test <provider>。
  • Key flag 使用你自己的 key。传 - 时从 stdin 读取，key 不会进入 shell history。CLI 不读取环境变量中的 key。Pi 需要同时传 --pi-api-key 和 --pi-provider anthropic|openai|google，说明这把 key 属于哪个厂商。

每次创建都会新建一个 sandbox，并计入套餐的 sandbox 数量。要把 Agent 加到已有的 sandbox，用 --sandbox 指定：

mf sandbox list
mf agent create second-bot --sandbox sandbox-2

加入一个已经在运行该 framework 的 sandbox 时，Agent 与其中已有的 Agent 共用 credential，因此不要传 model 来源；要使用该 sandbox 自己的登录，传 --model-provider subscription。删除 Agent 不会释放它的 sandbox：sandbox 上的 Agent 都删除后，用 mf sandbox delete <id|name> --yes 删除 sandbox。 mf sandbox update <id|name> 更新 sandbox 上的 Manyfold CLI，与 Update Center 的效果相同；要安装指定的 build，传 --to <version>（mf updates versions cli 列出 可装的版本）。mf sandbox list 显示每个 sandbox 的 CLI 版本，有更新时显示为 旧 → 新；mf updates apply --kind cli 会一次全部更新。

命令会在每一步完成时打印进度。连接中断时会自动重新接上。按 Ctrl-C 之后创建仍会 继续：再次运行同一条命令即可接上，或拿到已经创建好的 Agent。

这个命令不会创建 daemon、Kubernetes、cloud-computer、external、Hermes 或 OpenClaw Agent。完整 framework/runtime matrix 请使用网页 New agent 流程。按 runtime id 向 runtime 中增加 Agent，请使用 mf runtime agents add。

与 Agent 对话

mf agent send agt_xxx "总结一下未合并的 pull request"
git diff | mf agent send agt_xxx -
mf agent send agt_xxx -c "那个失败的测试呢？"
mf agent send agt_xxx "这张截图里是什么？" --file ./shot.png

mf agent send 发送一条消息并打印回复：回复写到 stdout，在终端里流式输出， 通过管道时一次性输出；工具调用和结尾信息（model、token、费用、session）写到 stderr。每次运行都会新建 session，除非用 --session <id> 指定，或用 -c 继续最近用过的那个。消息也可以从 stdin 读取（-）。--file 会把本地文件上传到 Agent 的 workspace 并作为附件发送，图片也一样；一条消息最多 10 个文件，每个 25 MiB。--json 把这一轮输出为一个对象。按 Ctrl-C 会停止这一轮。 --show-thinking 会同时以暗色实时打印 Agent 的思考过程，便于分析它为什么这样做。

mf agent chat agt_xxx 在终端的提示符下进行同样的对话，每行一条消息：/new 开始新的 session，/exit 或 Ctrl-D 退出。mf agent chat agt_xxx --file ./design.png 把文件或图片附在第一条消息上，作为整段对话的上下文。

更新或删除 Agent

mf agent update agt_xxx --name reviewer
mf agent update agt_xxx --model sonnet
mf agent delete agt_xxx --yes

--model 的写法与 mf agent create 相同：sonnet 这样的别名、具体 id，或 "Sonnet 5" 这样的名称。Coding Agent 的 model 保存在它的 model 配置里，所以会 改到那里，效果与 mf model-config update --model 相同。model 配置中没有的 model 会被拒绝，并列出可选的 model。新 model 从下一条消息起在所有 session 中生效， 已经打开的对话也一样。

警告： 删除不可恢复。CLI 不会打开 interactive prompt；没有 --yes 会直接拒绝执行。只有已独立核对 target ID，且重要 workspace 已有 backup 时，才传入该 option。

Credential

mf agent credentials get agt_xxx
mf agent credentials reveal agt_xxx
mf agent credentials update agt_xxx --body @credentials.json

get 只返回 metadata，不返回 secret。reveal 默认 mask，只有 --show 才显示 plaintext。不要把 plaintext 输出写进日志、聊天、issue tracker 或 shell history。

Update body 使用 framework-specific UpdateAgentCredentialsBody。修改前先检查当前 metadata 和 command help。部分 gateway-style framework 的 credential 变更需要 rebuild 才会应用到 running service。

Model 配置

mf model-config get agt_xxx
mf model-config update agt_xxx --model gpt-5.6 --json
mf model-config update agt_xxx --clear-model --clear-config
mf model-config refresh-models agt_xxx

--source 可选 platform 或 runtime-local。JSON config 可 inline 传入，也可使用 --config @file.json。--clear-model 让 Agent 回到 framework 的默认 model： 使用 model provider 时，是新 Agent 在该 provider 上会得到的 model；使用订阅登录时， 是 CLI 自己的默认 model。

另请参阅

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