
AgentRun CLI(agentrun / ar)——用于管理 AgentRun 平台上 AI 代理基础设施的命令行工具。
概览
用于管理 AgentRun 平台上 AI 代理基础设施的命令行工具。 ar(或称agentrun)是一个单二进制CLI系统,包裹了AgentRun Python SDK的结构。它允许开发者、CI流水线和LLM驱动的代理创建和运行沙盒、工具、技能、模型服务,最重要的是:平台托管的AI代理,这些代理可以通过声明式配置,无需编写或部署任何运行时代码。 - — ar super-agent run 创建托管代理,并在几秒钟内将你放入聊天 REPL。- — Kubernetes 风格的 YAML(ar sa apply -f superagent.yaml)用于可重复、版本控制的代理。- — ar 运行时应用 -f runtime.yaml 从映像部署代理运行时,或在 YAML 定义 cloudBuild 时先调用云构建。- — 配置、模型、沙盒、工具、技能、超级代理、运行时,遵循相同的 AR 模式。- — 在 ~/.agentrun/config.json 中存储多组凭证,并与 --配置文件交换。- — 壳层管道的 JSON(默认)、表、yaml 和静音。
概述(AI 翻译)
英语 |简体中文
AgentRun CLI
用于管理 AgentRun 平台上 AI 代理基础设施的命令行工具。
ar(或称[agentrun)是一个单二进制CLI包装AgentRun Python SDK的代码。它允许
开发者、CI流水线和由LLM驱动的代理创建并运行沙盒、工具,
技能、模型服务,以及——最重要的是——超级代理:平台托管AI。
这些代理是声明式配置,无需编写或部署任何运行时代码。
特色
- 一命令超级代理 —
ar super-agent run创建托管代理,几秒钟内将你放入聊天REPL。 - 声明式部署 — Kubernetes 风格的 YAML(
ar sa apply -f superagent.yaml),用于可重复的版本控制代理。 - 运行时声明式部署 —
ar runtime apply -f runtime.yaml从映像部署代理运行时,或在 YAML 定义cloudBuild时先调用云构建。 - 七个资源组 —
config、model、sandbox、tool、skill、super-agent、runtime,均遵循相同的ar模式。 - 多配置文件配置 — 在
~/.agentrun/config.json存储多组凭证,并与--profile交换机。
本页由 AI 翻译,技术细节请以原文为准。
README
以下为原文 README 节选,完整内容请查看原文。
English | 简体中文
AgentRun CLI
Command-line tool for managing AI-agent infrastructure on the AgentRun platform.
ar (or agentrun) is a single-binary CLI that wraps the AgentRun Python SDK. It lets
developers, CI pipelines, and LLM-powered agents create and operate sandboxes, tools,
skills, model services and — most importantly — super agents: platform-hosted AI
agents that you configure declaratively without writing or deploying any runtime code.
Features
- One-command super agent —
ar super-agent runcreates a hosted agent and drops you into a chat REPL in seconds. - Declarative deployment — Kubernetes-style YAML (
ar sa apply -f superagent.yaml) for reproducible, version-controlled agents. - Runtime declarative deploy —
ar runtime apply -f runtime.yamldeploys an Agent Runtime from an image, or invokes a cloud build first when the YAML definescloudBuild. - Seven resource groups —
config,model,sandbox,tool,skill,super-agent,runtime, all following the samearpattern. - Multi-profile config — store multiple sets of credentials in
~/.agentrun/config.jsonand switch with--profile. - Multiple output formats —
json(default),table,yaml, andquietfor shell piping. - Agent-friendly — JSON-by-default output, deterministic exit codes, no interactive prompts when stdin isn’t a TTY.
- Rich sandbox primitives — code execution, file system, process management, and CDP/VNC-backed browser automation.
- Single-file distribution — PyInstaller produces standalone
ar/agentrunbinaries for Linux, macOS and Windows (x86_64 + arm64).
Installation
From PyPI (recommended)
pip install agentrun-cli
Prebuilt binary
Download a single self-contained binary from Releases. No Python required.
Linux / macOS (x86_64 or arm64):
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Serverless-Devs/agentrun-cli/main/scripts/install.sh | sh
Windows (x86_64, PowerShell):
irm https://raw.githubusercontent.com/Serverless-Devs/agentrun-cli/main/scripts/install.ps1 | iex
Pin a specific version with AGENTRUN_VERSION=v0.1.0 …. Change the install directory with AGENTRUN_INSTALL=…. Both installers verify the SHA256 checksum before placing the binary.
Or download the archive manually from the Releases page — naming scheme:
agentrun---.
# e.g. agentrun-0.1.0-linux-amd64.tar.gz
# agentrun-0.1.0-darwin-arm64.tar.gz
# agentrun-0.1.0-windows-amd64.zip
From source
git clone https://github.com/Serverless-Devs/agentrun-cli.git
cd agentrun-cli
make install # editable install into .venv
make build # standalone binary → dist/agentrun
Verify
ar --version # or: agentrun --version
Prerequisites
推荐工具
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安装
npx skillfish add serverless-devs/agentrun-cli