superserve

给 AI Agent 一个安全隔离的执行沙箱

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 基础设施 🍴 复刻 56 🐛 待处理 67 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 492
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

superserve 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类基础设施
开发团队superserve-ai
官网地址https://superserve.ai?utm_source=github&utm_medium=referral&utm_campaign=repo_bio
GitHubhttps://github.com/superserve-ai/superserve
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✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言TypeScript
GitHub 星标★ 492
上线时间2025-10-10 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积10.7 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态活跃
收录时间2026-09-12
浏览次数5

项目介绍

superserve 是一个面向 AI Agent 的沙箱基础设施，用 TypeScript 编写。它要解决的问题是：当 AI Agent 需要执行代码、访问文件系统或运行命令时，直接跑在宿主环境里既危险又难管理。superserve 提供隔离的沙箱运行环境，让 Agent 的代码执行、工具调用被限制在可控边界内，从而兼顾能力与安全。核心能力包括沙箱生命周期管理、隔离执行、与 Agent 框架的集成接口，以及便于开发者快速接入的 SDK/API。它适合需要给 Agent 增加代码解释器、终端操作或文件读写能力的团队，把底层隔离和资源管控交给 superserve，自己专注在 Agent 逻辑上。项目目前处于早期阶段，星标约 460，生态和文档仍在成长中。

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 2026-09-12 · 当前星标 ★ 492

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 30 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Python
  • uv

安装与启动步骤

  1. 1同步 Python 依赖

    它用 uv 管理环境。

    uv sync

  2. 2装 Python SDK

    包已发布，按官方文档装。

    pip install superserve

  3. 3按文档接自己的服务

    官方文档是主要入口，README 只给方向。

  4. 4跑一个最小示例

    确认鉴权与调用链路。

如何确认成功

用官方 SDK 跑通一次调用，返回结果与文档示例一致且鉴权无报错

注意事项

  • 它是托管推理平台的开源侧，核心文档在官网而非仓库，读 README 只能看个大概。
  • 仓库里同时有 Python SDK 和服务端代码，按自己要做的方向选。
  • 上手前先确认计费方式，这类平台按调用量计费。

核心亮点

  • 专注 Agent 沙箱这一细分场景，定位清晰，不用自己从零搭隔离层
  • TypeScript 编写，对 Node/前端技术栈的 Agent 项目接入成本低
  • 提供沙箱生命周期与执行隔离能力，能直接支撑代码执行、命令运行等高风险操作

不足之处

  • 早期项目，文档与示例可能不够完整
  • 社区规模小，长期维护与生态集成待观察

适用场景

  • 给 LLM Agent 增加代码解释器，安全执行用户或模型生成的代码
  • 让 Agent 在隔离环境中运行 shell 命令、读写文件而不污染宿主
  • 为多 Agent 系统提供统一的沙箱调度与资源隔离层

替代项目

E2B、Daytona

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