sandbaseai/sandbase-harness
Developer toolsЭта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал
Локально-первое, самостоятельно размещенное время выполнения AI-агента и MCP-мост с сессиями в песочнице, памятью, учетными данными, аудитом / воспроизведением и локальной консолью.
Обзор
AI-читаемые метаданные проекта: llms.txt · руководство по установке Местное время выполнения для агентов ИИ. Сеансы, инструменты в песочнице, память, учетные данные, аудиторские записи и встроенная консоль — все это работает на вашем компьютере или в вашей собственной инфраструктуре. Агент SDK обрабатывает цикл модели. Производственным агентам нужно больше: постоянные сессии, управление инструментами, границы песочницы, обработка учетных данных, память, аудитируемость и пользовательский интерфейс для людей, чтобы проверить, что произошло. Управляемые агенты — это слой времени выполнения, а не визуальный конструктор рабочих процессов и не другая модель SDK.
Обзор (машинный перевод)
Английский | 中
AI-читаемые метаданные проекта: llms.txt · руководство по установке
Местное время выполнения для агентов ИИ. Сеансы, инструменты в песочнице, память, учетные данные, аудиторские следы и встроенная консоль - все работает на вашем компьютере машины или в собственной инфраструктуре.
Почему
Агент SDK обрабатывает цикл модели. Производственным агентам нужно больше: настойчивость сеансы, управление инструментами, границы песочницы, обработка учетных данных, память, Проверяемость и пользовательский интерфейс для людей, чтобы проверить, что произошло. Это тот уровень времени выполнения — не визуальный конструктор рабочих процессов и не другая модель SDK.
Потребность / What Harness Provider [править править код] | Безопасно запускать генерируемый код | Локальные, Docker, Kubernetes и автономные рабочие песочницы | Проверяйте долгосрочных агентов | Постоянные сессии, повторяемые потоки событий, аудит и повторение | | Доступ к инструменту управления | Инструменты MCP, хранилища учетных данных, политики разрешений и утверждения | Управляйте любой моделью, включая OpenAI, Anthropic, MiniMax и OpenAI-совместимые провайдеры, включая DeepSeek V4. Сохраняйте инфраструктуру в вашем локальном SQLite и хранилище файлов без необходимости размещения плоскости управления.
Особенности
Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.
README
Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.
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
Установка
npx --yes github:sandbaseai/sandbase-skills add multi-source-search