🚀 Coro Code

September 18, 2025 · View on GitHub

语言: English | 中文

用 Rust 编写的高性能 AI 编码代理，带有丰富的终端界面

demo

Coro Code 是一个用 Rust 编写的高性能 AI 编码代理，带有丰富的终端界面。此前名为 Trae Agent Rust，现已更名并聚焦于速度、稳定性与优秀的使用体验，同时保持与原始工具规范的兼容性。

✨ 亮点

🦀 纯 Rust 内核与简洁清晰的架构，输出层抽象良好
🎨 基于 iocraft 的交互式终端 UI，实时状态与动画
🛠️ 强大的工具系统：bash、edit、json_edit、thinking、task_done、ckg、mcp
🤖 模型提供商：已支持 OpenAI；Anthropic 与 Google 即将到来
🔍 智能文件搜索：@path 语法、感知 Git、极速匹配

🚀 快速开始

📋 前置条件

🦀 Rust 稳定版（1.70+）
🔑 模型 API Key（推荐 OpenAI；Anthropic/Google 即将支持）

📦 安装

cargo install --git https://github.com/Blushyes/coro-code --bin coro

▶️ 运行

# 交互模式（推荐）
coro

# 单次任务
coro "Fix the bug in main.rs"

⚙️ 最简配置

可用环境变量或 JSON 文件进行配置。

方案 A： 环境变量

# OpenAI
export OPENAI_API_KEY="your_openai_api_key"
export OPENAI_MODEL="gpt-4o"

# 可选：为 OpenAI 兼容 API 设置自定义 base URL 和模型
export OPENAI_BASE_URL="https://api.deepseek.com"
export OPENAI_MODEL="deepseek-chat"

# 或使用通用覆盖（适用于任何协议）
export CORO_BASE_URL="https://api.custom.com"
export CORO_MODEL="custom-model"

方案 B： 工作目录中的 JSON 文件（coro.json）

{
  "protocol": "openai",
  "base_url": "https://api.deepseek.com",
  "api_key": "your-api-key",
  "model": "deepseek-chat",
  "params": {
    "max_tokens": 131072,
    "temperature": 0.7,
    "top_p": 0.9
  }
}

🤖 支持的模型

提供商	模型	状态
🟢 OpenAI	`gpt-4o`, `gpt-4o-mini`	✅ 已支持
🟡 Anthropic	`claude-3.5` 系列	🚧 计划中
🔵 Google	`gemini-1.5` 系列	🚧 计划中

🔧 环境变量参考

变量名	描述	示例
`OPENAI_API_KEY`	OpenAI API 密钥	`sk-...`
`OPENAI_BASE_URL`	OpenAI 兼容 API 的自定义 base URL	`https://api.deepseek.com`
`OPENAI_MODEL`	OpenAI 兼容 API 的自定义模型	`gpt-4o`, `deepseek-chat`
`ANTHROPIC_API_KEY`	Anthropic API 密钥	`sk-ant-...`
`ANTHROPIC_BASE_URL`	Anthropic API 的自定义 base URL	`https://api.anthropic.com`
`ANTHROPIC_MODEL`	Anthropic API 的自定义模型	`claude-3-5-sonnet-20241022`
`GOOGLE_API_KEY`	Google AI API 密钥	`AIza...`
`GOOGLE_BASE_URL`	Google AI API 的自定义 base URL	`https://generativelanguage.googleapis.com`
`GOOGLE_MODEL`	Google AI API 的自定义模型	`gemini-pro`, `gemini-1.5-pro`
`AZURE_OPENAI_API_KEY`	Azure OpenAI API 密钥	`...`
`AZURE_OPENAI_BASE_URL`	Azure OpenAI 端点	`https://your-resource.openai.azure.com`
`AZURE_OPENAI_MODEL`	Azure OpenAI 的自定义模型	`gpt-4`, `gpt-35-turbo`
`CORO_BASE_URL`	通用 base URL 覆盖（适用于任何协议）	`https://api.custom.com`
`CORO_PROTOCOL`	强制指定协议	`openai`, `anthropic`
`CORO_MODEL`	通用模型覆盖（适用于任何协议）	`gpt-4o`, `claude-3-5-sonnet`

🗺️ 开发路线图

状态说明： ✅ 已完成 | 🚧 进行中 | 📋 计划中

🚀 第一阶段：核心体验

优先级	状态	功能特性	描述
🔥 高	🚧	首次进入配置管理	引导式向导（检测/创建 openai.json 或环境变量），校验 API Key，提供默认模型与示例
🔥 高	✅	重构、优化配置加载逻辑	统一优先级（CLI 参数 > 环境变量 > JSON 文件）、更友好的错误提示与诊断、可选热加载
🔥 高	📋	Tool Call 权限系统	按工具/命令/目录白名单、交互确认、防越权与敏感操作提示

🎨 第二阶段：用户体验增强

优先级	状态	功能特性	描述
🟡 中	📋	支持 CORO.md 自定义提示词	项目/子目录级覆盖、场景化模板（bugfix/重构/文档/测试）
🟡 中	🚧	UI 布局优化与统一化	Header/Status/Input 风格统一、键位与交互一致性优化
🟡 中	📋	轨迹回放与导出	Trajectory 可视化、一键回放、导出为 JSON/Markdown
🎨 低	📋	需要一个和 gemini-cli 风格类似的 logo	视觉标识设计

🤖 第三阶段：智能化与性能

优先级	状态	功能特性	描述
🟡 中	📋	多模型与自动路由	按任务类型自动选择模型，失败自动降级与重试策略
🟡 中	📋	上下文优化与缓存	文件摘要缓存、重复引用去重、Token 预算控制
🟡 中	✅	Token 压缩	智能上下文压缩、选择性 Token 减少、自适应上下文窗口
🔵 低	📋	MCP 扩展生态	常用 Provider 预设与模板，一键启停外部工具

🌐 第四阶段：平台与生态

优先级	状态	功能特性	描述
🔵 低	📋	core 支持打包为 WASM	浏览器/插件环境可用，同构工具接口与最小运行时
🔵 低	📋	跨平台增强	macOS/Linux/Windows/WSL 细节适配与稳定性提升
🔵 低	📋	插件化工具系统	第三方工具注册规范、版本与依赖声明

🛡️ 第五阶段：安全与质量

优先级	状态	功能特性	描述
🟡 中	📋	安全与速率限制	沙箱模式（受限 bash/网络开关）、并发与速率限制
🔵 低	📋	测试与基准	端到端测试样例、性能基准与对比报告

🛠️ 开发

📦 上下文导出/恢复（持久化）

核心库已提供上下文持久化能力，可将会话与执行上下文导出为 JSON，并在稍后恢复继续对话：

use coro_core::agent::{AgentBuilder, PersistedAgentContext};

// 导出
let json = agent.export_context_json()?;                   // 导出为 JSON 字符串
agent.export_context_to_file(".coro/context.json")?;     // 或写入文件

// 恢复
agent.restore_context_from_json(&json)?;                  // 从 JSON 恢复
agent.restore_context_from_file(".coro/context.json")?;  // 或从文件恢复

// 如果需要自行读写：
let snap = agent.export_context_snapshot()?;              // 获取结构化快照
let json2 = snap.to_json()?;                              // 自行序列化
let snap2 = PersistedAgentContext::from_json(&json2)?;    // 自行反序列化
agent.restore_context_from_snapshot(snap2)?;              // 应用到 Agent

说明：

快照包含 conversation_history 与 AgentExecutionContext，以及可选的 AgentConfig。
恢复后会沿用保存时的配置（若快照内存在），并在后续执行时自动处理未配对的工具调用结果。
导入后无需手动插入系统提示；代理在需要时会自动注入或压缩上下文。

Pre-commit Hooks

我们强烈建议设置 pre-commit hooks 来维护代码质量。仓库包含了自动安装 hooks 的脚本，这些 hooks 会在每次提交前运行格式化、代码检查和测试。

根据你的平台选择合适的脚本：

# Linux/macOS
./scripts/setup-pre-commit-hooks.sh

# Windows PowerShell
.\scripts\setup-pre-commit-hooks.ps1

# Windows 命令提示符
scripts\setup-pre-commit-hooks.bat

Pre-commit hook 会自动运行：

代码格式化 (cargo fmt --check)
代码检查 (cargo clippy)
测试 (cargo test)

更多详情请参见 scripts/README.md。

贡献代码

Fork 仓库
创建功能分支
设置 pre-commit hooks（推荐）
进行修改
确保所有测试通过
提交 Pull Request

📄 许可证

双许可证，任选其一：

Apache-2.0 (LICENSE-APACHE)
MIT (LICENSE-MIT)

🙏 致谢

Trae Agent 原始 Python 实现与规范
iocraft 优秀的终端 UI 框架
OpenAI、Anthropic、Google 模型与 API
Rust 社区 出色的生态与工具

用 ❤️ 和 Rust 制作