Echolotecholot agent
Ejecuta el agente integrado en una tarea sin la app, con un archivo de política en lugar de aprobaciones, para scripts y CI.
echolot agent da una tarea al agente integrado, el mismo que el asistente, y lo deja trabajar
con las herramientas del espacio de trabajo hasta que termina. No hay nadie para aprobar nada, así que una política
decide lo que puede hacer. Úsalo en CI (“comprueba todas las solicitudes e informa de lo que falla”) o en scripts.
echolot agent [<options>] <task><task> es lo que debe hacer el agente, con palabras normales.
Ejecutar una tarea
export ANTHROPIC_API_KEY=…
echolot agent "Check every request of the Catalog folder and report what fails" -w Alpenglow.echolotLa respuesta del modelo se transmite a la salida estándar según la va escribiendo. Al final, un resumen va a la salida de error estándar:
Agent finished: 9 tool calls, 18234 in, 1210 out.-v imprime además cada llamada a una herramienta y su resultado en la salida de error estándar (→ send_request …,
← send_request ok in 82 ms). --json imprime en su lugar toda la sesión como JSON: cada mensaje, llamada a una
herramienta y resultado, el uso de tokens y cómo terminó.
Proveedores y modelos
--provider | Clave de | Modelo |
|---|---|---|
anthropic (predeterminado) | ANTHROPIC_API_KEY | claude-opus-5-5 salvo que --model diga otra cosa. |
openai | OPENAI_API_KEY | --model es obligatorio. |
gemini | GEMINI_API_KEY | --model es obligatorio. |
openai-compatible | OPENAI_API_KEY si está definida; no hace falta ninguna | --model es obligatorio. Para Ollama, LM Studio, OpenRouter y otros servidores con la API de OpenAI. --base-url es el servidor; Ollama en este Mac (http://127.0.0.1:11434/v1) de forma predeterminada. |
--key-env nombra otra variable de entorno para la clave. Guarda las claves en los secretos de tu CI, u obtenlas cuando
se ejecute el comando:
op run --env-file agent-keys.env -- echolot agent "Save every product as CSV" \
-w Alpenglow.echolot --provider openai --model gpt-5.5 --policy-file ci-policy.toml --jsonUna ejecución gratuita en tu propio Mac:
echolot agent "List the requests that have no checks" -w Alpenglow.echolot \
--provider openai-compatible --model qwen3:4bPolíticas
Las herramientas del agente son las del servidor MCP de Echolot, con la misma seguridad: los valores secretos nunca llegan al modelo, y todo lo que ve el modelo pasa por la misma redacción. Lo que puede hacer cada tipo de acción lo decide la política:
--policy | Qué se ejecuta |
|---|---|
standard (predeterminada) | Lecturas y envíos seguros (como GET). Se rechazan otros envíos, los hosts nuevos y los cambios en el espacio de trabajo. |
readonly | Solo lecturas. |
permissive | Envíos y cambios en el espacio de trabajo. Se rechazan las eliminaciones, los hosts que el espacio de trabajo no conoce y los envíos en entornos protegidos. |
Sin una persona, “preguntar” significa “rechazar”.
Un archivo de política afloja o endurece la política base por tipo de acción. Acepta las mismas reglas que la
sección [agents] de un espacio de trabajo, con o sin el [agents] alrededor:
# ci-policy.toml: let the agent send anything to the workspace's hosts, but never change the workspace
[rules]
unsafe-send = "allow"
workspace-write = "refuse"
destructive = "refuse"| Acción | Cubre |
|---|---|
read | Leer solicitudes, respuestas, entornos y lo demás. |
safe-send | Enviar solicitudes que no cambian nada, como GET. |
unsafe-send | Enviar solicitudes que pueden cambiar algo, como POST o DELETE. |
protected-send | Enviar en un entorno protegido. |
new-host | Enviar a un host que el espacio de trabajo no conoce. |
workspace-write | Crear y cambiar solicitudes, carpetas, entornos y otros archivos. |
destructive | Eliminar. |
Cada una admite allow, ask o refuse. protected-send y new-host se pueden endurecer pero nunca permitir sin
más.
El archivo de política cuenta como tuyo, así que puede aflojar la política. Las reglas [agents] del propio espacio de
trabajo solo la endurecen, salvo que indiques --trust-workspace-policy.
Límites
--max-steps detiene la ejecución tras esa cantidad de turnos del modelo (30 de forma predeterminada). --token-budget
la detiene cuando ha usado esa cantidad de tokens. Una ejecución detenida por un límite sale con 1.
Opciones
| Opción | Significado |
|---|---|
-w, --workspace <folder> | La carpeta del espacio de trabajo. Predeterminado: la carpeta actual. |
--env <env> | El entorno que usan las llamadas que no nombran ninguno: el nombre de su archivo sin .toml. |
--provider <provider> | anthropic, openai, gemini u openai-compatible. Predeterminado anthropic. |
--model <model> | El modelo; obligatorio para todos los proveedores salvo anthropic. |
--base-url <url> | La URL del proveedor, para servidores openai-compatible. Predeterminado: la de Ollama. |
--key-env <name> | La variable de entorno que contiene la clave de API, cuando no es la habitual del proveedor. |
--policy <policy> | La política base: standard, readonly o permissive. Predeterminado standard. |
--policy-file <file> | Un archivo TOML con reglas por acción (allow, ask, refuse), como la sección [agents] de un espacio de trabajo. |
--trust-workspace-policy | Deja que las reglas [agents] del espacio de trabajo aflojen la política, no solo que la endurezcan. |
--toolsets <list> | Grupos de herramientas que ofrecer, separados por comas, o all: requests (siempre), flows, workspace, environments, specs, mocks, mcp-servers, history, flow-editing. Predeterminado all. |
--max-steps <n> | Turnos del modelo antes de que la ejecución se detenga. Predeterminado 30. |
--token-budget <n> | Tokens que puede usar la ejecución antes de detenerse. |
--json | Imprime toda la sesión como JSON en lugar de la transcripción. |
-v, --verbose | Imprime cada llamada a una herramienta y su resultado en la salida de error estándar. |
Los conjuntos de herramientas se describen en la página echolot mcp.
Códigos de salida
| Código | Cuándo |
|---|---|
0 | El modelo terminó la tarea. |
1 | La ejecución falló, el modelo se negó, o llegó al límite de pasos, al presupuesto de tokens o al límite de salida. |
64 | Una opción incorrecta, un proveedor o una política desconocidos, falta --model, no hay clave de API o un entorno desconocido. |
Los datos de tu espacio de trabajo van al proveedor de modelos que elijas. Usa openai-compatible con un servidor en
tu propio Mac cuando deban quedarse ahí.