Claude Agent的YOLO模式现在提供详细的思考过程可视化,让用户了解AI在自主处理任务时的完整思路。
YOLO模式现在显示以下详细思考阶段:
YOLO模式会智能检测是否需要外部工具支持:
如果YOLO模式遇到问题,会显示:
# 启用YOLO模式的详细思考过程 python main.py --mode yolo --no-interactive "复杂任务请求" # 交互模式下切换到YOLO python main.py > mode # 在交互模式中切换到YOLO模式
用户: 我想制定一个简单的健身计划 YOLO思考过程: 🧠 启动YOLO自主思考模式... 📋 正在解析用户需求... 🔍 深度分析需求复杂度... ✅ 需求分析完成 🎯 开始任务分解和规划... 📊 制定执行策略... 💡 生成详细解决方案... ⚡ 整合方案,生成最终回答... 🔍 进行方案质量检查... 🎉 YOLO思考完成!方案已生成 助手: [详细的健身计划回答]
class ProgressLogHandler(logging.Handler): def emit(self, record): thinking_indicators = [ "🧠", "📋", "🔍", "✅", "🎯", "🔧", "📊", "💡", "⚡", "🎉", "❌", "🔄", "⚠️" ] if any(indicator in record.msg for indicator in thinking_indicators): # 实时更新进度显示 self.progress_obj.update(self.progress_task, description=record.msg)
async def _yolo_process(self, user_input: str) -> str: # 第一阶段:需求分析 self.logger.info("🧠 启动YOLO自主思考模式...") # 第二阶段:任务分解 self.logger.info("🎯 开始任务分解和规划...") # 第三阶段:方案制定 self.logger.info("💡 生成详细解决方案...") # 第四阶段:质量检查 self.logger.info("🔍 进行方案质量检查...")
之前:
⠋ 自主思考中...
现在:
🧠 启动YOLO自主思考模式... 📋 正在解析用户需求... 🔍 深度分析需求复杂度... ✅ 需求分析完成 🎯 开始任务分解和规划... 📊 制定执行策略... 💡 生成详细解决方案... ⚡ 整合方案,生成最终回答... 🔍 进行方案质量检查... 🎉 YOLO思考完成!方案已生成
| 特性 | 旧版本 | 新版本 |
|---|---|---|
| 可视化程度 | 单一等待提示 | 多阶段详细显示 |
| 用户理解 | 不知道在做什么 | 清楚每个思考步骤 |
| 参与感 | 被动等待 | 主动观察思考 |
| 透明度 | 黑盒操作 | 完全透明 |
| 调试能力 | 难以诊断问题 | 可定位具体阶段 |
这个功能让Claude Agent的YOLO模式从“黑盒”变成了“透明盒”,用户现在可以完全了解AI的思考过程!🚀