sandbase-harness
Local-first AI agent runtime with sandboxed sessions, MCP tools, memory, credentials, audit/replay, and a built-in console. Run OpenAI, Anthropic, MiniMax, DeepSeek V4, and OpenAI-compatible models on your infrastructure.
Stars 634 +1Forks 58许可证 Apache-2.0更新 2026/8/23
SandBase Harness 是本地优先的智能体运行时，为模型循环补充持久会话、沙箱工具、记忆、凭据、权限、审计和回放。它提供兼容 Claude Managed Agents 风格的 API 与本地控制台，数据默认保存到 SQLite 和工作区目录。
任务可在本地进程、Docker、Kubernetes 或自托管工作节点中执行，并通过可恢复 SSE 查看历史。MCP 工具集和权限策略控制访问范围，DeepSeek Harness bundle 则通过 stdio MCP 暴露智能体、会话、流式回合、产物和取消操作。
核心能力
- 提供兼容 Claude Managed Agents 风格的 /v1 API 与本地控制台
- 用 SQLite 保存会话、Agent、Memory、Skill、文件、凭证和 API Key 元数据
- 支持可恢复 SSE、会话事件回放，以及 Local、Docker、Kubernetes 和自托管 Worker 沙箱
- 通过 DeepSeek Harness 原生 stdio MCP 列出 Agent、创建并运行持久会话、读取产物并停止任务
如何开始
- 1从固定版本源码构建并启动
克隆带标签的 GitHub 源码，安装依赖并构建后初始化工作区并启动。npm 上未加 scope 的 managed-agents 不是本项目。
git clone --branch v0.3.7 --depth 1 https://github.com/sandbaseai/sandbase-harness.git cd sandbase-harness npm ci npm run build mkdir ../my-agents && cd ../my-agents node ../sandbase-harness/dist/index.js init node ../sandbase-harness/dist/index.js start - 2配置模型后创建 Agent
打开 http://127.0.0.1:3000/dashboard，进入 Settings > Models，配置模型 API Key 后即可创建 Agent 和会话。
使用前确认
请使用带标签的 GitHub 源码，不要运行 npx managed-agents 或 npm install managed-agents。API Key 应只通过环境变量或受控配置传入，不要写入 Prompt 或提交到 Git。默认 Local Sandbox 以当前操作系统用户执行命令，适合可信开发环境。DSH MCP 子进程只连接 MANAGED_AGENTS_URL，有效权限由 MANAGED_AGENTS_API_KEY 决定，Bridge 不持久化凭证。
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