Cài đặt runtime cho agent

UniAI điều khiển các công cụ lập trình AI có sẵn trên máy của bạn. Trang này hướng dẫn cài từng công cụ trong 14 công cụ được hỗ trợ để daemon phát hiện được chúng.

Một runtime trong UniAI là daemon trên máy của bạn ghép với một công cụ lập trình AI mà daemon tìm thấy trên PATH. Nếu bước onboarding "Connect a runtime" hiện No supported tools detected, nghĩa là daemon đã quét PATH và không thấy công cụ nào trong 14 công cụ nó biết điều khiển. Cài một (hoặc vài) công cụ bên dưới, rồi quay lại bước đó và quét lại — runtime sẽ hiện lên trong vài giây.

Trang này là phần cài đặt, đi kèm với:

Daemon và runtime — cơ chế phát hiện hoạt động ra sao
Ma trận công cụ lập trình AI — mỗi công cụ làm được và không làm được gì (khôi phục phiên, MCP, chọn model)

UniAI server không bao giờ nhìn thấy API key hay bản thân các công cụ. Mọi thứ bên dưới — cài đặt, xác thực, quyền truy cập model — đều nằm trên máy của bạn. Nếu có lỗi, gần như chắc chắn là lỗi cục bộ.

Trước khi bắt đầu

Hai điều kiện áp dụng cho mọi công cụ bên dưới:

UniAI daemon phải đang chạy. Chạy uniai daemon start sau khi cài UniAI CLI. Không có daemon đang chạy thì không có tiến trình nào phát hiện công cụ cả.
Binary của công cụ phải nằm trên PATH. Daemon gọi từng công cụ theo tên (xem cột Daemon tìm trong mỗi mục). Nếu which <name> không tìm thấy trong terminal của bạn thì daemon cũng không tìm thấy. Sau khi cài, mở terminal mới (hoặc khởi động lại daemon) để PATH mới được nhận.

Sau khi cài một công cụ, khởi động lại daemon:

uniai daemon restart

Daemon quét lại PATH ở mỗi lần khởi động.

14 công cụ được hỗ trợ

Sắp xếp tương đối theo mức độ phổ biến, từ cao xuống thấp. Chọn công cụ nào bạn đã có sẵn tài khoản — không cần đủ cả 14.

Claude Code (Anthropic)

Tích hợp hoàn chỉnh nhất. Khôi phục phiên hoạt động, MCP hoạt động, và nó dùng trường mcp_config trên agent (xem ma trận).


Daemon tìm	`claude`
Cài đặt	Theo hướng dẫn chính thức tại claude.com/claude-code. Cách chuẩn là gói npm `@anthropic-ai/claude-code` (cần Node.js 18+).
Xác thực	Chạy `claude` một lần và làm theo luồng đăng nhập trong CLI, hoặc đặt `ANTHROPIC_API_KEY`.
Ghi chú	Khuyến nghị hàng đầu cho người mới.

Codex (OpenAI)

Transport JSON-RPC 2.0 với các chốt phê duyệt chi tiết hơn. Cấu hình MCP được ghi vào $CODEX_HOME/config.toml theo từng task. Khôi phục phiên hoạt động qua thread/resume của Codex app-server; thread cũ hoặc mất sẽ tự chuyển sang thread mới.


Daemon tìm	`codex`
Cài đặt	Theo hướng dẫn chính thức tại github.com/openai/codex. Cách chuẩn là gói npm `@openai/codex`.
Xác thực	`codex login` (qua trình duyệt) hoặc `OPENAI_API_KEY`.

Cursor (Anysphere)

Bản CLI của trình soạn thảo Cursor. Khôi phục phiên hoạt động với các bản Cursor Agent hiện tại: UniAI đọc session_id từ các sự kiện stream-json và truyền lại bằng --resume <id>.


Daemon tìm	`cursor-agent`
Cài đặt	Cài trình soạn thảo Cursor rồi cài CLI theo tài liệu tại docs.cursor.com. Tên binary là `cursor-agent`, không phải `cursor`.
Xác thực	Đăng nhập qua trình soạn thảo Cursor; CLI dùng lại phiên đó.

GitHub Copilot

Việc định tuyến model dựa trên gói đăng ký của tài khoản GitHub — công cụ không tự chọn model; GitHub quyết định bạn được dùng model nào.


Daemon tìm	`copilot`
Cài đặt	Xem tài liệu CLI của GitHub tại github.com/github/copilot-cli.
Xác thực	Đăng nhập GitHub qua trình duyệt từ CLI.
Ghi chú	Cần gói GitHub Copilot còn hiệu lực trên tài khoản đã đăng nhập.

OpenCode (SST)

CLI agent mã nguồn mở. Tự động phát hiện các model khả dụng từ file cấu hình riêng — phù hợp cho người muốn tự quản lý danh mục model của mình. Dùng trường mcp_config của agent qua OPENCODE_CONFIG_CONTENT.


Daemon tìm	`opencode`
Cài đặt	Theo hướng dẫn chính thức tại opencode.ai hoặc repo github.com/sst/opencode. Cách thông dụng là script cài hoặc gói npm.
Xác thực	Cấu hình nhà cung cấp model theo tài liệu của OpenCode (Anthropic, OpenAI, v.v.).

Kiro CLI (Amazon)

Transport ACP qua stdio. Khôi phục phiên hoạt động qua ACP session/load; cấu hình MCP truyền qua ACP mcpServers; skill được chép vào .kiro/skills/.


Daemon tìm	`kiro-cli`
Cài đặt	Xem tài liệu Kiro tại kiro.dev. Tên binary là `kiro-cli`, không phải `kiro`.
Xác thực	Theo tài khoản AWS; làm theo onboarding của Kiro.

Kimi (Moonshot)

Agent giao thức ACP, chủ yếu nhắm thị trường Trung Quốc. Cấu hình MCP truyền qua ACP mcpServers; skill nằm trong .kimi/skills/ (công cụ tự phát hiện).


Daemon tìm	`kimi`
Cài đặt	Theo hướng dẫn chính thức tại github.com/MoonshotAI/kimi-cli.
Xác thực	API key của Moonshot, cấu hình theo tài liệu nhà cung cấp.

Hermes (Nous Research)

Agent giao thức ACP (dùng chung transport với Kimi). Khôi phục phiên hoạt động, cấu hình MCP truyền qua ACP mcpServers. Việc chèn skill dùng đường dẫn dự phòng chung .agent_context/skills/ — hãy kiểm tra skill có được nạp không trước khi dựa vào chúng.


Daemon tìm	`hermes`
Cài đặt	Xem repository của Nous Research (github.com/NousResearch) để lấy bản CLI mới nhất.
Xác thực	Theo tài liệu nhà cung cấp.

OpenClaw

Bộ điều phối CLI agent mã nguồn mở. Cấu hình MCP được UniAI sinh vào file cấu hình theo từng task. Model gắn ở tầng agent (openclaw agents add --model) — không ghi đè được theo task, và bạn không truyền được --model hay --system-prompt từ UniAI.


Daemon tìm	`openclaw`
Cài đặt	Xem dự án github.com/openclaw-org/openclaw (do cộng đồng bảo trì).
Xác thực	Cấu hình nhà cung cấp model bên dưới theo tài liệu của OpenClaw.

Pi (Inflection AI)

Tối giản. Khôi phục phiên hơi khác thường — id khôi phục là đường dẫn tới file phiên trên đĩa, không phải chuỗi id.


Daemon tìm	`pi`
Cài đặt	Xem tài liệu CLI của Inflection tại pi.ai.
Xác thực	Theo tài liệu nhà cung cấp.

CodeBuddy (Tencent)

CLI agent tương thích Claude Code. UniAI điều khiển nó bằng đúng giao thức stream-json như Claude Code: khôi phục phiên qua --resume, cấu hình MCP truyền qua --mcp-config, skill nằm trong .claude/skills/. Model được phát hiện động.


Daemon tìm	`codebuddy`
Cài đặt	Xem tài liệu CLI chính thức tại codebuddy.ai/cli.
Xác thực	Theo tài liệu nhà cung cấp.

Qoder (Alibaba)

CLI lập trình agentic dùng giao thức ACP qua stdio (dùng chung transport với Hermes, Kimi và Kiro CLI). Khôi phục phiên hoạt động qua ACP session/resume, cấu hình MCP truyền qua ACP mcpServers, model được phát hiện động, và skill được chép vào .qoder/skills/.


Daemon tìm	`qodercli`
Cài đặt	Xem tài liệu CLI chính thức tại qoder.com/cli.
Xác thực	Theo tài liệu nhà cung cấp.

Trae CLI (ByteDance)

TRAE CLI chính thức của ByteDance (traecli, đi cặp với Trae IDE — không phải bản mã nguồn mở bytedance/trae-agent). Nó là ACP-native, nên UniAI điều khiển qua stdio bằng traecli acp serve --yolo, dùng chung transport với Hermes, Kimi, Kiro CLI và Qoder. Khôi phục phiên hoạt động qua ACP session/load, cấu hình MCP truyền qua ACP mcpServers, model được phát hiện động (đổi theo task qua session/set_model), và skill được chép vào .traecli/skills/.


Daemon tìm	`traecli`
Cài đặt	Xem tài liệu CLI chính thức tại docs.trae.cn/cli.
Xác thực	Chạy `traecli` một lần ở chế độ tương tác để hoàn tất đăng nhập doanh nghiệp qua trình duyệt (token lưu trong `~/.trae` và keyring hệ điều hành). Đăng nhập vào Trae IDE không đăng nhập CLI — hai thứ tách biệt.
Ghi chú	traecli đọc quy tắc dự án từ `.trae/rules/` và không có cờ `--system-prompt`, nên UniAI đưa phần chỉ dẫn runtime thẳng vào prompt. Đặt model mặc định toàn daemon bằng `MULTICA_TRAECLI_MODEL`.

Antigravity (Google)

Antigravity CLI của Google (agy). Ghép với dịch vụ Antigravity của Google và chạy các model nền Gemini. UniAI khởi chạy bằng agy -p, chế độ không tương tác tương thích daemon; các bản Antigravity CLI hiện tại thực thi được công cụ từ chế độ đó, còn agy -i cần TTY. Khôi phục phiên hoạt động qua --conversation <id>, do daemon đọc ra từ file log của CLI. Việc chọn model được quản lý bên trong Antigravity CLI — UniAI tắt bộ chọn model theo agent cho provider này. Skill được ghi vào .agents/skills/ (CLI kế thừa bố cục skill của Gemini CLI — xem tài liệu Antigravity).


Daemon tìm	`agy`
Cài đặt	Theo hướng dẫn chính thức tại antigravity.google/docs/cli-overview. CLI phát hành dạng pre-built — chạy `agy install` một lần để thiết lập PATH và alias shell.
Xác thực	Chạy `agy` một lần ở chế độ tương tác và hoàn tất đăng nhập tài khoản Google, hoặc đăng nhập qua app Antigravity — CLI dùng lại mục keyring mà GUI ghi.
Ghi chú	CLI in câu trả lời dạng văn bản thuần ra stdout, không phải luồng sự kiện có cấu trúc; các dòng trung gian "I will run X" lẫn câu trả lời cuối đều được chuyển về UniAI dưới dạng văn bản, và hiện chưa có telemetry theo từng công cụ.

Sau khi cài

Xác nhận binary nằm trên PATH. Mở terminal mới và chạy which <name> (ví dụ which claude, which cursor-agent, which kiro-cli, which agy). Nếu in ra đường dẫn, daemon sẽ tìm thấy. Nếu không in gì, sửa PATH của shell trước (nguyên nhân điển hình là file rc chưa được nạp lại).
Khởi động lại daemon. uniai daemon restart. Daemon chỉ quét PATH lúc khởi động.
Kiểm tra trang Runtime. Trong giao diện UniAI, trang Runtime giờ sẽ liệt kê một dòng cho mỗi tổ hợp (không gian làm việc × công cụ). Nếu dòng ghi "offline", xem Daemon và runtime → Khi runtime bị đánh dấu offline.
Quay lại onboarding. Bước "Connect a runtime" tự poll và sẽ nhận runtime mới trong vài giây — không cần tải lại trang.

Khắc phục sự cố

which tìm thấy binary nhưng daemon thì không. Daemon được khởi động với PATH cũ. Khởi động lại nó.
Binary tồn tại nhưng khởi chạy lỗi. Chạy --version hoặc --help của chính công cụ đó từ terminal — đa số lỗi ở đây là thiếu xác thực, token hết hạn, hoặc lệch phiên bản Node.js / runtime.
Trang Runtime hiện dòng, nhưng task lỗi ngay lập tức. Xem uniai daemon logs -f trong lúc kích hoạt task. Daemon hiển thị chính thông báo lỗi của công cụ.

Các triệu chứng rộng hơn, xem Hướng dẫn khắc phục sự cố.

Daemon và runtime — cơ chế phát hiện, heartbeat và xử lý offline
Ma trận công cụ lập trình AI — khác biệt năng lực khi công cụ đã kết nối
Tạo và cấu hình agent — chọn công cụ cho agent và bắt đầu chạy task