pip install -r requirements.txt

# 创建.env文件
cp .env.example .env

# 编辑.env文件，填入你的API密钥
LLM_API_KEY=your_api_key_here

jupyter lab
# 打开main.ipynb并运行

python main.py

输入: 搜索Python人工智能最新发展
输出: 返回相关的搜索结果和内容摘要

输入: pwd
输出: /Users/qinbohua/Developing/universal_hello_agent_llm_decision

输入: ls -la
输出: total 48...（文件列表）

输入: mkdir test_project && cd test_project
输出: 目录创建成功并切换完成

输入: grep -n "import" src/
output: src/agents/agent_universal.py:1:from hello_agents

输入: 搜索LangChain框架的最新版本信息，然后查看当前目录的文件列表
输出: 先执行搜索，然后列出文件，最后给出综合结果

universal_hello_agent_llm_decision/
├── README.md              # 项目说明文档
├── requirements.txt       # Python依赖列表
├── main.ipynb            # 主要的Jupyter Notebook
├── main.py               # 命令行入口（可选）
├── data/                 # 数据文件（可选）
│   └── sample_queries.txt
├── outputs/              # 输出结果（可选）
│   ├── demo_results.md
│   ├── docs/             # 文档文件
│   │   ├── CONTRIBUTING.md
│   │   └── IMPROVEMENTS_SUMMARY.md
│   └── tests/            # 测试文件
│       ├── test_agent_improvements.py
│       └── test_tools.py
└── src/                  # 源代码（可选，如果代码较多）
    ├── __init__.py
    ├── agents/           # 智能体模块
    │   ├── __init__.py
    │   ├── agent_universal.py
    │   └── config.py
    ├── tools/            # 工具定义
    │   ├── __init__.py
    │   ├── browser_tool.py
    │   └── terminal_tool.py
    └── utils/            # 工具函数
        └── __init__.py

# config.py
TERMINAL_SECURITY_MODE = "strict"  # 或 "warning"