CLI-Referenz

Die jamjet CLI ist die primäre Schnittstelle für die Verwaltung von Projekten, das Ausführen von Workflows und die Inspektion von Ausführungen.

Installation

pip install jamjet
jamjet --version

# JamJet CLI 0.1.0

Globale Flags

Flag	Beschreibung
`--runtime URL`	Runtime-URL (Standard: `http://localhost:7700`)
`--api-key KEY`	API-Key für gehostete Runtime
`--output json`	Ausgabe als JSON (für Skripting)
`-v, --verbose`	Ausführliche Ausgabe

`jamjet init`

Erstelle ein neues Projekt oder füge JamJet zu einem bestehenden hinzu.


# Neues Projekt in neuem Verzeichnis

jamjet init my-agent
cd my-agent

# Zum aktuellen Verzeichnis hinzufügen (wie git init)

jamjet init

Erstellt:

workflow.yaml — Starter-Workflow-Template
jamjet.toml — Projektkonfiguration
README.md — Projekt-Readme

`jamjet dev`

Starte die lokale Development-Runtime.

jamjet dev

▶ JamJet Dev Runtime
  Port:  7700
  Mode:  local (SQLite)
  API:   http://localhost:7700

Drücke Strg+C zum Beenden.

Flag	Beschreibung
`--port N`	Lausche auf Port N (Standard: 7700)
`--db PATH`	SQLite-Dateipfad (Standard: `.jamjet/dev.db`)
`--with-mcp-server`	MCP-Server zusätzlich starten
`--with-a2a-server`	A2A-Agent-Server zusätzlich starten
`--reload`	Auto-Reload bei Workflow-Dateiänderungen

`jamjet validate`

Validiere eine Workflow-Datei ohne sie auszuführen.

jamjet validate workflow.yaml

Gültig. workflow_id=hello-agent version=0.1.0
  Nodes: 4  Edges: 3

`jamjet run`

Sende eine Workflow-Ausführung und warte auf das Ergebnis.

jamjet run workflow.yaml --input '{"query": "Was ist JamJet?"}'

✓ Ausführung gestartet: exec_01JM4X8NKWP2
  Status: running
✓ node_completed   think   claude-haiku  512ms
✓ Ausführung abgeschlossen.

Flag	Beschreibung
`--input JSON`	Initialer State als JSON
`--input-file PATH`	Initialen State aus JSON-Datei lesen
`--stream`	Events in Echtzeit streamen
`--wait / --no-wait`	Auf Abschluss warten (Standard: wait)
`--timeout N`	Timeout in Sekunden (Standard: 300)

Mit --stream:

jamjet run workflow.yaml --input '{"query": "Erkläre Event Sourcing"}' --stream

✓ exec_01JM5Y9... gestartet
 → node_started    think
✓ node_completed   think   claude-haiku  489ms  (64→312 tokens)
✓ Stream abgeschlossen

`jamjet inspect`

Den vollständigen Zustand und die Event-Timeline einer Ausführung anzeigen.

jamjet inspect exec_01JM4X8NKWP2

Execution: exec_01JM4X8NKWP2
  Workflow: hello-agent v0.1.0
  Status:   completed
  Duration: 512ms

State:
  query:  "What is JamJet?"
  answer: "JamJet is an agent-native runtime..."

Events:
  09:31:00.001  execution_started
  09:31:00.012  node_started      think
  09:31:00.524  node_completed    think    claude-haiku (64 in / 312 out tokens)
  09:31:00.525  execution_completed

Token usage:
  Input:  64
  Output: 312
  Cost:   ~$0.00012

`jamjet ls`

Kürzlich ausgeführte Executions auflisten.

jamjet ls

ID                        Workflow         Status      Duration  Started
exec_01JM5Y9NKWP3        research-agent   completed   2.1s      2m ago
exec_01JM4X8NKWP2        hello-agent      completed   512ms     5m ago
exec_01JM3W7MKVM1        research-agent   failed      8.3s      12m ago

Flag	Beschreibung
`--workflow ID`	Nach Workflow-ID filtern
`--status STATUS`	Nach Status filtern (running, completed, failed)
`--limit N`	N Ergebnisse anzeigen (Standard: 20)

`jamjet resume`

Eine wartende oder fehlgeschlagene Execution fortsetzen.


# Eine wartende Execution fortsetzen (z. B. nach manueller Freigabe)

jamjet resume exec_01JM4X8NKWP2 --event human_approved --data '{"approved": true}'

# Eine fehlgeschlagene Execution vom letzten Checkpoint neu versuchen

jamjet resume exec_01JM3W7MKVM1 --retry

`jamjet cancel`

Eine laufende Execution abbrechen.

jamjet cancel exec_01JM4X8NKWP2

`jamjet tools`

MCP-Tool-Server inspizieren und testen.


# Alle verfügbaren Tools auflisten

jamjet tools list

# Ein Tool direkt aufrufen (zum Testen)

jamjet tools call brave-search web_search --args '{"query": "JamJet"}'

## `jamjet agents`

A2A-Agent-Cards inspizieren.

```bash

# Einen Remote-Agent inspizieren

jamjet agents inspect https://agents.example.com/research-agent

# Lokal exponierte Agents auflisten

jamjet agents list

`jamjet eval run`

Führe ein Eval-Dataset gegen einen Workflow aus.

jamjet eval run dataset.jsonl \
  --workflow workflow.yaml \
  --rubric "Is the answer accurate and complete?" \
  --min-score 4 \
  --assert "len(output.answer) > 0" \
  --fail-below 0.9

Running 50 eval rows... ████████████████████ 50/50

┌─────────┬────────────┬───────┬──────────┬────────────────────┐
│ Row     │ Status     │ Score │ Latency  │ Note               │
├─────────┼────────────┼───────┼──────────┼────────────────────┤
│ row_001 │ ✓ passed   │ 4.8   │  512ms   │                    │
│ row_002 │ ✗ failed   │ 2.1   │  891ms   │ Answer too vague   │
│ ...     │ ...        │ ...   │ ...      │ ...                │
└─────────┴────────────┴───────┴──────────┴────────────────────┘

Results: 47/50 passed (94.0%) — above threshold 90.0% ✓

Flag	Beschreibung
`--workflow PATH`	Auszuführende Workflow-Datei
`--rubric TEXT`	Bewertungskriterien für LLM-Judge
`--model MODEL`	Modell für LLM-Judge (Standard: claude-haiku-4-5-20251001)
`--min-score N`	Mindestpunktzahl 1–5 (Standard: 4)
`--assert EXPR`	Python-Assertion (wiederholbar)
`--latency-ms N`	Maximale Latenz-Schwelle
`--cost-usd N`	Maximale Kosten pro Zeile
`--concurrency N`	Parallele Zeilen (Standard: 5)
`--fail-below N`	Exit-Code 1 bei Erfolgsrate unter N (Standard: 1.0)
`--output PATH`	Ergebnis-JSON in Datei schreiben

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