sre

Q: 安装或运行代码时报错怎么办？

按 README 提示设置环境变量 LOG_LEVEL=＂debug＂，重新运行代码，然后把日志分享给官方社区，便于定位问题。

一键部署AI智能体到任何环境，生产级稳定运行

开源 🏷️定价信息待确认 🚫 站点已失效智能体 🍴 复刻 204 🐛 待处理 36 👀 关注 13

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GitHub 星标 ★ 1302

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队SmythOS

官网地址https://smythos.com

GitHubhttps://github.com/SmythOS/sre

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🚫 站点已失效

是否开源是

开源协议MIT

主要语言TypeScript

技术栈/模型agent-framework,agents,agi,ai,ai-agents,artificial-intelligence,autogpt,autonomous-agents,chatgpt,langchain,llm,llmops,mcp,multi-agent,multi-agent-systems,n8n,openai,orchestration,rag,retrieval-augmented-generation

GitHub 星标★ 1302

上线时间2025-06-07 00:00:00

代码更新2026-04-03

仓库体积30.2 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

SmythOS Runtime Environment (SRE) 是一个开源的云原生运行时，专为智能体（Agentic AI）设计。它解决了开发者在本地、云端和边缘环境中构建、运行和管理AI智能体时面临的部署复杂、安全隔离不足和扩展性差的问题。SRE 提供模块化、生产就绪的运行时环境，支持多种主流AI框架（如LangChain、AutoGPT）和模型，具备安全沙箱、可观测性和生命周期管理能力。核心能力包括：跨环境一致部署、细粒度权限控制、弹性伸缩、以及与现有CI/CD工具链的集成。通过SRE，开发者可以将AI智能体从原型快速推向生产，同时保持对运行环境的完全控制。

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 ★ 1302

技术标签

agent-framework agents agi ai ai-agents

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：库/依赖 5 步

环境要求

Node.js 运行环境（因为安装方式为 npm install）
npm 包管理器
一个已有的 Node.js/TypeScript 项目目录
可选的 LLM 服务凭证（示例使用 OpenAI 的 gpt-4o 模型）

安装与启动步骤

1准备项目目录

在本地新建或进入你已有的 Node/TypeScript 项目目录，SDK 会安装到该项目中。
```
mkdir my-agent && cd my-agent
```
2初始化 npm 项目

若目录还没有 package.json，先初始化，否则 npm install 无法记录依赖。
```
npm init -y
```
3安装 SmythOS SDK

README 的“Method 2: Direct SDK Installation”给出的唯一安装命令，把 SDK 加入现有项目。
```
npm install @smythos/sdk
```
4编写使用代码

参考 examples 目录与 SDK 文档，用 Agent.import 载入 .smyth 文件并调用 prompt；也可用 stream()/chat() 模式。
5运行并调试

按你项目的运行方式执行代码；若 CLI 或代码报错，设置 LOG_LEVEL="debug" 后重跑并把日志发给社区。
```
LOG_LEVEL="debug"
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`LOG_LEVEL`	否	排查 CLI 或代码问题时的日志级别，设为 debug 输出详细日志	`debug`
`model`	否	Agent.import 时指定的模型，示例为 OpenAI 的 gpt-4o	`Model.OpenAI('gpt-4o')`

如何确认成功

运行代码后 agent.prompt 正常返回并打印结果，无报错即表示 SDK 安装与调用成功。

常见问题

Q：安装或运行代码时报错怎么办？

A：按 README 提示设置环境变量 LOG_LEVEL="debug"，重新运行代码，然后把日志分享给官方社区，便于定位问题。

Q：只想拖拽搭建智能体，不想写代码怎么办？

A：可使用同团队开源的 SmythOS Visual Agent Studio（github.com/SmythOS/smythos-studio），提供可视化拖拽界面。

Q：支持哪些模型、存储和向量库？

A：LLM 支持 OpenAI、Anthropic、Google AI、AWS Bedrock、Groq、Perplexity；存储支持本地、S3、GCP、Azure；向量库支持 Pinecone、Milvus、RAMVec；缓存支持 RAM、Redis。

Q：在哪里找可运行的示例代码？

A：仓库的 examples 目录提供代码示例，官方还提供 sre-project-templates 代码模板库和 SDK 在线文档。

注意事项

README 未提供 Docker、git clone 或 CLI 的完整安装命令，本教程仅覆盖官方明确给出的 npm install @smythos/sdk 方式。
README 未给出运行示例代码的具体命令，请按你现有项目的运行方式执行（如项目自身的脚本）。
仓库包含 SRE 内核（packages/core）、SDK 与 CLI 三部分，内核具备模块化连接器、Candidate/ACL 安全机制、资源管理与智能体生命周期编排能力。
进一步资料见 SDK 文档、SRE Core 文档与 CONTRIBUTING.md。