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title: 运行第一个 Agent Turn
description: 安装 Lenso Agent、完成认证、检查本地 App，并运行交互式与 Headless Turn。
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这条路径直接使用已发布的 Lenso Agent Binary。你将完成一次认证，检查已安装的
App，打开交互式终端 Surface，再通过同一个 App 运行非交互 Turn；不需要 Rust
Toolchain。

## 1. 安装 Lenso Agent

下载固定版本的安装器，检查内容后安装交互式 Agent 与管理 CLI。`0.1.0` 支持
macOS 15 或更新版本的 Apple Silicon，以及 x86-64 Linux：

```sh
curl --fail --location \
  https://github.com/LioRael/lenso-agent/releases/download/v0.1.0/install.sh \
  --output /tmp/lenso-agent-install.sh
less /tmp/lenso-agent-install.sh
sh /tmp/lenso-agent-install.sh --version 0.1.0
```

## 2. 认证并检查 App

```sh
lenso-agent-cli auth login
lenso-agent-cli profiles install coding
lenso-agent-cli doctor --json
```

默认 App 使用 Direct Codex Model 与 `default` ChatGPT Profile。认证信息与持久状态
保存在全局 Agent Home，不属于 Agent 当前要检查的 Workspace。`doctor --json` 会在
第一个 Turn 前报告可操作的 Setup 失败。

## 3. 启动 TUI

在希望 Agent 使用的 Workspace 中运行：

```sh
lenso-agent --profile code
```

提交一个小型只读请求，例如：

```text
Summarize this workspace README.
```

此时你已经拥有一个完整 Agent App：Model、持久 Session、终端 Surface，以及由
Host 持有的基础 Plugin 选择。

## 4. 运行 Headless Turn

```sh
lenso-agent-cli --profile code "Summarize this workspace README."
```

TUI 与 Headless Command 是同一个 Agent 产品的两种 Surface。Surface 不会持有第二份
Plugin 图。

## 开发 Agent 本身

只有需要修改 Agent 的 Rust 实现时，才克隆并构建仓库：

```sh
git clone https://github.com/LioRael/lenso-agent.git
cd lenso-agent
cargo test --workspace
```

仓库 [README](https://github.com/LioRael/lenso-agent#readme)说明了源码开发 Surface 与
Release Lifecycle。

## 下一步

<CardGroup>
  <Card title="学习心智模型" href="/docs/zh/agent/mental-model" description="区分 Agent Home、Workspace、Profile、Session、Turn 与 Generation。" />
  <Card title="选择 Profile" href="/docs/zh/agent/profiles-and-tools" description="为当前工作选择最小 Tool 权限。" />
  <Card title="增加第一个 Tool" href="/docs/zh/agent/first-app" description="构建、安装、运行、禁用并移除一个 Tool Plugin。" />
</CardGroup>