freeact
一个通过代码执行统一接口来行动的通用AI智能体
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：freeact。 它的用途是：一个通过代码执行统一接口来行动的通用AI智能体 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/freeact/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“分析当前目录下的日志文件，找出错误最多的前三个服务，并生成一份简要的报告。”，Freeact 会生成并执行一个代码动作，该动作可能包含用Shell命令查找文件、用Python进行数据分析和用程序化工具调用生成图表，最终输出报告。或者，
对AI说：“帮我搭建一个基于FastAPI的简单后端服务，并配置好CI/CD流程。”，它会生成相应的项目脚手架代码、Dockerfile和GitHub Actions配置文件，并指导你执行。
介绍
Freeact 是一款轻量级的通用AI智能体，旨在解决传统智能体在调用工具时频繁进行LLM往返、难以组合多个操作以及执行环境受限的问题。它通过一个统一的代码执行接口，允许智能体在单次推理中生成并执行包含Python代码、Shell命令和程序化MCP工具调用的复合动作，从而在一个连贯的流程中完成复杂任务。
使用Freeact时，你可以通过CLI工具或Python SDK启动它，并为其配置LLM模型。智能体会根据你的目标，在由 ipybox 提供的状态化执行环境中生成代码动作并执行。对于MCP工具，Freeact会动态生成类型化的Python API，智能体可以在代码动作中直接调用和组合这些API，就像使用普通Python库一样。
这个工具非常适合需要自动化复杂、多步骤任务的开发者、数据分析师和运维工程师。例如，开发人员可以用它来搭建开发环境、执行自动化部署和调试复杂代码；数据分析师可以用它来清洗原始数据、生成分析报告并制作数据可视化。
建议在使用前仔细阅读其文档，了解如何配置模型提供商和设置执行环境（如沙盒模式）。由于它执行本地代码和命令，请确保在受信任的环境中使用，或启用沙盒模式以增强安全性。
核心特点
Freeact 的核心在于其“统一执行接口”和“MCP代码模式”，允许在单个代码动作中无缝混合Python、Shell和程序化工具调用，极大减少了LLM的往返次数；同时，它能将成功的代码动作保存为可复用的工具，实现经验的程序化积累。
注意事项
不适合需要完全图形化界面操作或仅依赖简单自然语言对话、无需代码执行能力的场景。
常见问题
Freeact 支持哪些AI模型？
支持任何与 Pydantic AI 兼容的模型，包括 OpenAI、Anthropic、本地模型等，具体配置见官方文档。
执行代码安全吗？
支持可选的沙盒模式（基于 Anthropic sandbox-runtime），可在操作系统级别限制文件系统和网络访问，建议对不受信任的代码启用此模式。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/freeact/raw/index.md 读取 freeact 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/freeact/raw/index.md（查看排版版本）