sandbaseai/managed-agents
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サンドバセイ/マネージドエージェントは、[[T0]からインポートされたエージェントスキル候補です。
概要
サンドバセイ/マネージドエージェントは、[[T0]からインポートされたエージェントスキル候補です。
概要（AI 翻訳）
英語 |中文
AI読み可能なプロジェクトメタデータ:llms.txt ·インストールガイド
AIエージェントのためのローカルファーストのランタイムです。セッション、サンドボックスツール、メモリ、 認証情報、監査記録、内蔵コンソールなど、すべてあなたの上で動作しています 機械や自社のインフラで。
なぜ
エージェントSDKはモデルループを処理します。本番エージェントはもっと持続的です
セッション、ツールガバナンス、サンドボックスの境界、認証情報の管理、メモリ、
監査可能性、そして人間が何が起こったかを検査できるUIです。managed-agents
そのランタイムレイヤーであり、ビジュアルワークフロービルダーでも別のモデルSDKでもありません。
| 必要性 | ハーネスが提供するもの |
|---|---|
| 生成されたコードを安全に実行 | ローカル、Docker、Kubernetes、そしてセルフホスト型ワーカーサンドボックス |
| 長期間実行されているエージェントの検査 | 永続セッション、再開可能なイベントストリーム、監査、再生 |
| 制御ツールアクセス | MCPツールセット、認証情報保管庫、権限ポリシー、承認 |
| 任意のモデルを運用 | OpenAI、Anthropic、MiniMax、OpenAI互換プロバイダー(DeepSeek V4を含む) |
| インフラはあなたのものにしてください | ローカルファーストのSQLiteとファイルストレージで、ホスティング制御プレーン不要 |
特徴
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
SandBase Harness
AI-readable project metadata: llms.txt · installation guide
A local-first runtime for AI agents. Sessions, sandboxed tools, memory, credentials, audit trails, and a built-in Console — all running on your machine or in your own infrastructure.
Why
Agent SDKs handle the model loop. Production agents need more: persistent
sessions, tool governance, sandbox boundaries, credential handling, memory,
auditability, and a UI for humans to inspect what happened. managed-agents
is that runtime layer — not a visual workflow builder and not another model SDK.
| Need | What Harness provides |
|---|---|
| Run generated code safely | Local, Docker, Kubernetes, and self-hosted worker sandboxes |
| Inspect long-running agents | Persistent sessions, resumable event streams, audit, and replay |
| Control tool access | MCP toolsets, credential vaults, permission policies, and approvals |
| Operate any model | OpenAI, Anthropic, MiniMax, and OpenAI-compatible providers, including DeepSeek V4 |
| Keep infrastructure yours | Local-first SQLite and file storage with no required hosted control plane |
Features
- Claude Managed Agents-style
/v1API and local Console - SQLite metadata by default for agents, sessions, environments, credential vaults, memory stores, files, skills, and API keys — local file/skill bytes in the workspace state directory
- Resumable Server-Sent Events for session replay and debugging
- One active model provider boundary configured through Settings V2
- Sandbox backends: local process, Docker (per-session containers), Kubernetes (kubectl exec/cp), self-hosted worker queue
- MCP toolsets, permission policies, built-in tools, and skill packages
推奨ツール
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インストール
npx skillfish add sandbaseai/managed-agents