Poolside pool
在终端或任意 ACP 兼容编辑器中运行的编码智能体，帮你审查、修改代码并自动化开发任务。
- Star 数
- ★ 441
- 最近更新
- 2 个月前
- FA 评分
- 67/100 · 存在缺口
30 秒速览
- 运行形态
- 可在哪里用
- 通用 · 跨平台OpenAI API
- 费用
- 软件免费，模型调用费用自付
- 上手难度
- 低 · 几分钟可跑通
- 开始前需要
- 典型场景
- 在终端中快速审查或重构代码：在项目目录运行
pool，通过@模糊搜索文件并用/plan进入只读规划模式。 - 不适合
- 不愿把代码上下文发送给第三方模型提供方的团队
- 需要稳定正式版、不能接受 Windows 预览版的团队
- 源码审查
- 67/100 · 存在缺口
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
pool 是 Poolside 官方推出的编码智能体，可在终端以交互式 TUI 运行，也可通过 pool acp 作为 ACP（Agent Client Protocol）服务器接入 Zed、JetBrains、Xcode 等编辑器。它支持四种运行模式：独立终端应用、ACP 服务器、连接其他 ACP 服务器的客户端（pool --agent-server），以及用于脚本和 CI 的非交互模式 pool exec。智能体提供四级审批模式（从 Always ask 到 Allow all）、Build/Plan 双模式、六个生命周期事件的 Hooks、子智能体委派，以及基于工具与路径的 allow/deny 权限规则。它通过 AGENTS.md、Skills、MCP 和 ACP 等开放规范集成生态，并可连接 OpenRouter、Ollama 或任意 OpenAI 兼容 API 作为模型后端。配置集中在 ~/.config/poolside/settings.yaml，支持全局与项目两级作用域。
pool 读取项目中的 AGENTS.md 文件获取上下文与指令，在交互式 TUI 中接收提示词并通过工具调用读写文件、执行 shell 命令。pool acp 暴露 ACP 服务器接口，支持 session/list、session/load、session/set_config_option 和 poolside/session_steer 能力；pool --agent-server 可驱动 claude-agent-acp、codex-acp 等第三方 ACP 服务器，也支持通过 streamable HTTP 连接远程 ACP 代理。pool exec -p "..." -o 以单次提示词方式非交互运行并输出 JSON 结果。pool mcp add/list/get/remove 管理 stdio、HTTP、SSE 三种传输的 MCP 服务器；Auto 审批模式使用可配置的分类模型（auto_mode_classifier 或 POOL_AUTO_MODE_CLASSIFIER_MODEL）按风险分级处理权限请求。 Hooks 在 PreToolUse、PostToolUse、UserPromptSubmit、Stop、PreCompact、SessionStart 六个事件点执行 shell 命令，可检查或改写工具调用。
- 在终端中快速审查或重构代码：在项目目录运行
pool，通过@模糊搜索文件并用/plan进入只读规划模式。 - 编辑器集成用户：在 Zed 或 JetBrains 的 ACP 配置中指向
pool acp，获得会话持久化和回合中引导能力。 - 想用统一 TUI 驱动多个后端智能体的开发者：用
pool --agent-server claude-agent-acp连接 Claude 或 Codex 的 ACP 服务器。 - CI/安全扫描工程师：在流水线中运行
pool exec -p "scan cmd/cli code for vulnerabilities" -o --unsafe-auto-allow做自动化漏洞扫描。 - 本地/私有模型用户：通过 Ollama（
ollama launch pool）或 OpenAI 兼容端点（如 llama.cpp、vLLM）驱动 pool。 - 需要强制权限边界的团队：在
.poolside/settings.yaml中配置工具通配符规则和路径读写 allow/deny 规则。
如何安装或部署这个 Agent？
Linux/macOS：curl -fsSL https://downloads.poolside.ai/pool/install.sh | sh。Windows（预览）：irm https://downloads.poolside.ai/pool/install.ps1 | iex。更新：退出会话后运行 pool update，新版本启动时也会提示。首次使用需运行 pool login 选择账户（如 OpenRouter），或在无凭据环境中设置 POOLSIDE_API_KEY 与 POOLSIDE_STANDALONE_BASE_URL 环境变量。
如何使用这个 Agent？
在项目目录运行 pool 进入交互模式；pool -h 查看全部选项。会话内：/ 触发斜杠命令，@ 模糊搜索文件，! 进入 shell 模式，双击 esc 回退到之前的消息，Shift+Tab 循环切换审批模式，/plan 切换 Plan 模式。编辑器集成：将 ACP 配置指向 {"command": "pool", "args": ["acp"]}。连接其他后端：pool --agent-server codex-acp 或通过 settings.yaml 的 agent_servers 配置远程 HTTP ACP 端点。非交互运行：pool exec -p "提示词" -o 。管理 MCP：pool mcp add filesystem -- node filesystem-server.js。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 同时支持 TUI、ACP 服务器、ACP 客户端和非交互
pool exec四种运行模式，覆盖交互与自动化场景 - 模型后端高度开放：原生支持 OpenRouter、Ollama 以及任意 OpenAI 兼容 API（llama.cpp、vLLM 等）
- 细粒度权限体系：三作用域的工具通配符规则与路径读写规则，deny 优先于 allow
- Hooks 和子智能体（含免配置的
general子智能体）支持上下文隔离的任务委派与生命周期自动化
- Hooks 不是安全边界，运行无需审批且失败时放行（fail open），强制控制必须依赖权限与沙箱
- Auto 审批模式需要额外配置一个分类器模型，增加设置成本
- 从 Plan 模式返回 Build 模式始终需要人工审查，即使处于 Allow all 模式
- 默认依赖 Poolside 平台凭据（
pool login/ POOLSIDE_API_KEY），离线或无账户环境需改配第三方后端 - 仓库许可信息在 README 中未直接说明，需查看 LICENSE.md 确认
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
README 将其 ACP 客户端模式与 Claude Agent（claude-agent-acp）和 Codex（codex-acp）等 ACP 服务器并列：pool 的 TUI 可直接驱动这些后端，也可被它们替代；pool 的差异化在于其多模式架构（同时是 ACP 服务器和客户端）以及内置的审批模式、Hooks 和子智能体体系。
与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。
| Agent | 源码审查 | 形态 / 费用 | Star | 最近更新 | 主语言 | 完整支持的平台 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Poolside pool 当前 | 67 · 存在缺口 | 命令行工具免费 + 模型费 | ★ 441 | 2 个月前 | — | OpenAI API |
| fx 编程代理 | 63 · 存在缺口 | 命令行工具免费 + 模型费 | ★ 3.6k | 今天 | Zig | ChatGPT · Codex · OpenAI API |
| Kimi Code CLI | 50 · 缺口较多 | 命令行工具 | ★ 8k | 1 天前 | TypeScript | — |
| Alas 智能编程工作区 | 78 · 表现良好 | 桌面应用免费 + 模型费 | ★ 21 | 今天 | Swift | Codex · Claude Code |
FollowAgents 如何评估这个 Agent？
查看各维度的扣分理由
证据显示默认审批、Auto 模式风险分级、deny 覆盖 allow、路径默认只读、Plan 回 Build 必须人工复核、hooks 明示非安全边界并 fail open——这些都是真实的权限/确认设计，但 hooks 无需审批即可执行 shell 且 fail open，属可指出的扣分点。
README 说明分类器失败行为、hooks 超时/解析失败的处理、无凭证环境的变量回退，文档自洽；但均为文字声明，无测试或代码证据支撑，扣为中等。
多运行模式（终端、ACP 服务端/客户端、exec 非交互）、多后端（OpenRouter、Ollama、OpenAI 兼容）、三种权限作用域、Windows 预览，环境适配证据充分；但触发精度与 Auto 分类器行为依赖外部 docs，仓库内无细节。
目录、安装、配置参考齐全；但许可证仅为专有 EULA 链接且元数据未知，无版本号/CHANGELOG/维护承诺文件，源码归属仅停留在 Poolside 品牌层面，扣分明确。
输出格式（）、会话管理、usage 统计、rewind 等可用性有描述；价值主张（终端编码代理）清晰但与其他同类工具的差异化及成本数据未提供。
所有关键声明（docs.poolside.ai 的权限/分类器细节）指向仓库外文档，静态审查无法核实；README 与 LICENSE 一致、事实与推断基本可分，扣为中等。
- Hooks 会自动执行 shell 命令且失败时默认放行（fail open），官方也声明其非安全边界——不要依赖 hooks 做强制管控。
- Auto 审批模式依赖外部分类器模型，错误分类可能导致高风险操作被自动放行；`--unsafe-auto-allow` 标志在非交互模式下跳过全部审批，仅限受控环境。
- 许可证为专有 EULA，仓库元数据中许可未知，商用前需审查 poolside.ai/eula 条款。
- 权限通配符仅支持 `*`，复合 shell 命令需人工审批，配置 deny 规则时应显式覆盖危险路径（如 ~/.ssh、.env）。
- 关键安全细节（分类器输入、失败行为、沙箱）在 docs.poolside.ai 而非仓库内，本静态审查未能核实。
最近版本
来自该项目 GitHub Releases 的最新发布记录，说明为上游原文摘录，未经本站改写或测试。
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发布说明摘录
ACP agent - Added hooks: run custom commands at six lifecycle seams (PreToolUse, PostToolUse, UserPromptSubmit, PreCompact, SessionStart, Stop), configured in the hooks section of settings.yaml. Hooks can block or rewrite tool calls and prompts, inject context, or ask the agent to keep going at the end of a turn. …在 GitHub 查看 ↗ -
发布说明摘录
ACP agent - Added a separate selector to choose between build and plan modes. Mode selection is now independent of the permission selector. - Added support for encrypted reasoning tokens. - Improved sticky session support for OpenRouter. ACP client (TUI) - Added cache usage information to the context tooltip. Hover over the context info in the status line to see it. - Added model descriptions to the model selector. - Added support for concurrent permission requests. - Added /logout command. - Improved rendering speed when resuming a session (/resume or --resume). …在 GitHub 查看 ↗
常见问题
pool 默认依赖什么模型后端？
pool login 连接 Poolside 平台（推理端点 https://inference.poolside.ai），也可改用 OpenRouter、Ollama 或任意 OpenAI 兼容 API，用 POOLSIDE_STANDALONE_BASE_URL、POOLSIDE_API_KEY、POOLSIDE_STANDALONE_MODEL 环境变量配置。工具执行会不经确认就运行吗？
accept-edits、auto、always-allow 放宽，Auto 模式按风险分级处理（低风险直接执行、高风险弹出确认）。能否在 CI 中无人值守运行？
pool exec -p "..." -o 配合 --unsafe-auto-allow，并在无凭据环境中设置 POOLSIDE_API_KEY 和 base URL 环境变量。Hooks 可以用来做安全防护吗？
pool acp --sandbox required）。如何连接远程或第三方智能体？
pool --agent-server <命令> 连接本地 ACP 服务器（如 codex-acp），或在 settings.yaml 的 agent_servers 中配置带 URL 和自定义头的远程 streamable HTTP 端点，再用 pool -s remote 连接。