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serverless-devs/agentrun-cli

部署与 DevOps

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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。

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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 run creates 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.yaml deploys an Agent Runtime from an image, or invokes a cloud build first when the YAML defines cloudBuild.
  • Seven resource groups — config, model, sandbox, tool, skill, super-agent, runtime, all following the same ar pattern.
  • Multi-profile config — store multiple sets of credentials in ~/.agentrun/config.json and switch with --profile.
  • Multiple output formats — json (default), table, yaml, and quiet for 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 / agentrun binaries for Linux, macOS and Windows (x86_64 + arm64).

Installation

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

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推荐工具

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安装

npx skillfish add serverless-devs/agentrun-cli
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