anolisa

用 Rust 打造 AI 代理的底层操作系统,让多代理协同更稳更安全。

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 192 🐛 待处理 1148 👀 关注 9
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GitHub 星标 ★ 662
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

anolisa 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队agentic-os-org
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Rust
技术栈/模型agent-infrastructure,agent-memory,agent-runtime,agent-security,agentic-ai,agentic-os,ai-agents,context-engineering,developer-tools,dsh-plugin,linux,observability,runtime-security,rust,sandbox,skill,token-optimization
GitHub 星标★ 662
上线时间2026-03-30 00:00:00
代码更新2026-11-10
仓库体积124.4 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

ANOLISA(Agentic Nexus Operating Layer & Interface System Architecture)是一个用 Rust 构建的智能体基础设施层,旨在为 AI 代理提供统一的运行环境、记忆管理和安全接口。它解决的是当前 AI 代理碎片化的问题——不同框架、不同工具链导致代理难以协同和复用。ANOLISA 核心能力包括:代理运行时(agent-runtime)负责调度和执行代理任务;内存系统(agent-memory)提供持久化上下文管理,让代理跨会话保持状态;安全层(agent-security)确保代理操作的可信与隔离;上下文工程(context-engineering)优化提示词与数据流,提升代理决策质量。项目定位为“代理操作系统”,强调模块化与可扩展性,适合构建复杂多代理系统。目前处于早期阶段,代码库活跃,但生态和文档尚在完善中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 662

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:进阶 约 60 分钟 部署方式:本地安装 5 步

环境要求

  • Linux 或 macOS
  • Rust 工具链(源码安装时)
  • 一个可跑的 agent 任务

安装与启动步骤

  1. 1先看安装文档

    它按平台分安装方式,Linux 与 macOS 是主要支持对象,先选对应那一份。

  2. 2装运行时

    核心是给智能体提供运行环境、记忆与安全边界,装完先跑一个最小 agent。

  3. 3在原生终端里跑任务

    它的取向是保留熟悉的 shell 体验,不是另起一套界面。

  4. 4开可观测

    它自带运行时可观测能力,把日志与追踪打开才能看清 agent 做了什么。

  5. 5按需加安全策略

    沙箱与权限策略是它的重点,接入真实工具前先把边界配好。

如何确认成功

最小 agent 能在它提供的运行时里完成一次工具调用,且能在可观测面板看到记录

注意事项

  • 仓库主链接已迁到组织名下,注意别照着旧地址装。
  • 系统软件层意味着它和你已有的容器方案可能重叠,接入前先理清边界。
  • 它不提供模型,只提供运行与治理层。

核心亮点

  • Rust 实现,内存安全且性能高,适合对延迟敏感的代理场景
  • 模块化设计,运行时、记忆、安全分层清晰,便于按需集成
  • 内置安全层,提供代理操作的可信执行环境,降低滥用风险

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 早期项目,API 可能频繁变动,生产环境采用需谨慎

适用场景

  • 构建需要持久记忆的客服机器人,跨会话保持用户上下文
  • 开发多代理协作系统,需要统一调度和安全隔离
  • 在边缘设备或资源受限环境部署 AI 代理,依赖 Rust 的低开销

替代项目

LangChain、AutoGen、CrewAI

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