sandbase-harness

让任何模型都能安全可控地运行智能体，带审计和回放。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 78 🐛 待处理 2 👀 关注 19
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 643
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，定价信息待确认

项目预览

sandbase-harness 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队sandbaseai
官网地址https://github.com/sandbaseai/sandbase-harness/blob/main/docs/installation.md
GitHubhttps://github.com/sandbaseai/sandbase-harness
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，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TypeScript
技术栈/模型agent-harness,agent-observability,agent-plugin,agent-runtime,agent-sandbox,ai-agents,ai-infrastructure,audit-logging,deepseek-harness,devops,docker,dsh-plugin,harness-engineering,kubernetes,local-first,mcp-gateway,mcp-server,model-context-protocol,sandboxed-execution,self-hosted
GitHub 星标★ 643
上线时间2026-07-11 00:00:00
代码更新2026-11-11
仓库体积10.5 MB
本站数据更新2026-11-13
维护状态活跃
收录时间2026-08-16
浏览次数16

项目介绍

sandbase-harness 是一个开源的、兼容 CMA（Common Agent Model）的智能体运行时，旨在为任何模型提供统一的执行环境。它解决了 AI 智能体开发中常见的工具集成、安全隔离、可观测性和可复现性问题。核心能力包括：通过 MCP（Model Context Protocol）标准接入外部工具，提供沙箱化的会话执行环境以保障安全，内置完整的审计日志和会话回放功能，方便调试与追溯。项目还附带一个本地控制台，便于开发者直观管理。特别地，它提供了一个原生 DeepSeek Harness 捆绑包，可通过 stdio MCP 快速集成 DeepSeek 模型。整体上，它降低了构建生产级 AI 智能体的门槛，适合需要高可控性和可观测性的应用场景。

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 2026-08-16 · 当前星标 ★ 643

使用教程

难度：进阶 约 40 分钟 部署方式：本地安装 5 步

环境要求

  • Node.js 20+
  • 模型服务凭据

安装与启动步骤

  1. 1clone 指定版本

    官方给了 tag 与浅克隆写法，避免拉到开发中的不稳定代码。

    git clone --branch v0.3.8 --depth 1 https://github.com/sandbaseai/sandbase-harness.git

  2. 2构建

    TypeScript 工程，构建产物在 dist 目录。

    npm run build

  3. 3初始化

    init 会写配置与工作目录，先在一个空目录里试。

    node ../sandbase-harness/dist/index.js init

  4. 4起服务

    start 起本地服务，注意默认只监听本机。

    node ../sandbase-harness/dist/index.js start

  5. 5对话验证

    用 chat 子命令带工具审批跑一轮，确认权限关卡生效。

    node ../sandbase-harness/dist/index.js chat agent_assistant --message "hello" --tool-approval allow

如何确认成功

chat 能在工具审批开启时逐个确认后执行，拒绝时不执行

注意事项

  • 它面向可审计的智能体运行，卖点是权限与记录而非能力。
  • 对外暴露要显式指定监听地址，默认本机是安全设计。
  • 仓库同时提供了便于机器阅读的说明文件，接自动化时可先读那个。

核心亮点

  • 兼容 CMA 标准，模型无关，可灵活切换不同 AI 模型
  • 内置沙箱会话，隔离执行环境，提升安全性
  • 提供审计日志和会话回放，便于调试和追溯问题

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持有待完善
  • 生态和第三方集成相对较少

适用场景

  • 企业级 AI 助手开发，需要严格审计和合规
  • 多模型切换的实验性项目，需要统一运行时
  • 构建本地优先的智能体应用，强调数据隐私

替代项目

LangChain、AutoGen、CrewAI

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