agent-safehouse

给本地 AI 代理套上文件访问紧箍咒，只读该读的，写该写的。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 99 🐛 待处理 26 👀 关注 5

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GitHub 星标 ★ 2143

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

项目预览

项目数据

分类开源模型

开发团队eugene1g

官网地址https://agent-safehouse.dev

GitHubhttps://github.com/eugene1g/agent-safehouse

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

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Shell

技术栈/模型ai-agents,claude-code,llm,macos,sandbox,security

GitHub 星标★ 2143

上线时间2026-02-09 00:00:00

代码更新2026-11-08

仓库体积1.6 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

agent-safehouse 是一个用 Shell 编写的轻量级沙箱工具，专门用于限制本地 AI 代理（如 Claude、OpenAI 等）的文件系统访问权限。它通过创建隔离的目录环境，让 AI 代理只能读写被明确授权的文件，从而防止其意外或恶意地访问、修改系统敏感数据。核心能力包括：基于目录的权限控制、简单的配置方式、与主流 AI 代理的快速集成。它解决了 AI 代理在本地运行时缺乏细粒度文件访问控制的问题，为开发者和企业提供了一种低成本、高安全性的本地 AI 沙箱方案。项目处于成长阶段，社区活跃，适合对 AI 安全有要求的个人或团队使用。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2143

技术标签

ai-agents claude-code llm macos sandbox

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：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 4 步

环境要求

macOS 系统（依赖系统自带 sandbox-exec）
使用 Homebrew 安装时需先装好 Homebrew
使用独立脚本安装时需要 curl
可用的终端 Shell 环境

安装与启动步骤

1确认系统环境

Agent Safehouse 基于 macOS 的 sandbox-exec 实现沙箱，请在 macOS 上运行；README 说明它面向 macOS 上的 LLM 编码代理。
2用 Homebrew 安装

README 提供的首选安装方式，一条命令即可把 safehouse 装到系统 PATH 中。
```
brew install eugene1g/safehouse/agent-safehouse
```

3或用独立脚本安装

不使用 Homebrew 时，下载最新 release 的 safehouse.sh 到 ~/.local/bin，赋予执行权限。

mkdir -p ~/.local/bin
curl -fsSL https://github.com/eugene1g/agent-safehouse/releases/latest/download/safehouse.sh \
  -o ~/.local/bin/safehouse
chmod +x ~/.local/bin/safehouse

4设置目录变量

HOME_DIR 用于在策略中渲染 home 相对规则，本身不等于递归读取整个 home；WORK_DIR 通过 workdir-literal、workdir-subpath 等把指定工作目录暴露给策略。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`HOME_DIR`	否	用于渲染精确的 home 相对规则，本身不授予 home 目录递归读权限	`/Users/yourname`
`WORK_DIR`	否	把选定的工作目录暴露给内置与追加的策略规则	`/your/project/path`