智能体与多智能体

OpenGeni

cloudgeni-ai/opengeni

一款面向组织的开放、可自托管的智能体运行时,提供持久且可重放的智能体会话、人工审批、受管凭证与记忆,以及灵活的计算目标,包括托管沙箱和接入的用户硬件。

★ 56星级
⑂ 4Fork 数
53未解决的问题
TypeScript语言
Apache-2.0许可证
Q@project.QualityScore编辑评分

项目截图

OpenGeni 的截图 OpenGeni 的截图

概览

OpenGeni 是一个平台层,旨在使长时间运行的 AI 智能体在真实的组织工作中安全运行。该项目提取自 CloudGeni 两年的生产经验,其前提是大规模安全采用智能体是一个平台问题。它提供了一个基于会话的 API,用于创建、引导、观察、中断和重放智能体运行。该系统与智能体的具体功能无关,仅作为运行时运行。它确保所有控制平面数据、会话状态、事件历史和审计跟踪都驻留在用户自己的部署环境中。OpenGeni 支持两种同等的计算目标:由平台配置的托管沙箱,以及连接机器(Connected Machines)——即由用户接入的计算机,直接在本地硬件上运行会话,且仅使用出站网络连接。

主要功能

  • 采用 Apache-2.0 许可证的可自托管运行时,包含控制平面、API 和 Web 应用。
  • 由 Postgres 事件日志支持的持久、可重放会话。
  • 人工审批门控工具使用和结构化的智能体输入请求。
  • 按会话代理并经审查的受管凭证与智能体记忆。
  • 同等的计算目标:托管沙箱和连接机器。
  • 连接机器仅支持出站网络连接、显式同意接入和一键撤销。
  • 工作区知识层,支持文档上传、索引,以及通过 pgvector 进行混合/向量/关键词搜索。
  • GitHub App 集成,用于限定仓库访问,具有独立的工作区允许列表。
  • 带有成功标准、显式停止动作和预算防护的会话目标。

要求、安装和快速入门

克隆仓库并确保满足先决条件(Bun、Docker、OpenAI/Azure OpenAI 凭证)。将 `.env.example` 复制到 `.env` 并配置所需变量,包括 `OPENGENI_DATABASE_URL`、`OPENGENI_NATS_URL`、`OPENGENI_TEMPORAL_HOST`、`OPENGENI_OPENAI_PROVIDER` 和模型凭证。对于本地 S3 兼容存储,请配置 MinIO 端点。对于生产环境,请配置原生提供商对象存储变量(例如 `OPENGENI_OBJECT_STORAGE_BACKEND=aws-s3`)。

用法

要启动完整的本地堆栈,请运行 `bun run dev`。此命令会安装依赖项、配置 `.env`、启动 Docker 基础设施、运行迁移、构建本地沙箱镜像,并启动 API、worker 和 Web 应用。通过 `http://127.0.0.1:3000` 访问 Web 应用,通过 `http://127.0.0.1:8000/healthz` 访问 API 健康检查,通过 `http://127.0.0.1:8222` 访问 NATS 监控,以及通过 `http://127.0.0.1:9001` 访问 MinIO 控制台。对于手动启动,请运行 `bun install`,启动 Docker 服务,运行 `bun run db:migrate`,构建沙箱镜像,并在单独的终端中启动 API、控制 worker、轮次 worker 和 Web 应用。要启用连接机器,请设置 `OPENGENI_SANDBOX_SELFHOSTED_ENABLED=true` 并配置中继、控制平面端点和签名密钥。

模型兼容性与使用场景

OpenAI Agents SDK、OpenAI、Azure OpenAI。

许可证与风险说明

Apache-2.0

Editorial verification 2026-08-02: repository URL, owner, description, license and repository statistics were reviewed. License metadata: Apache-2.0. README was fetched for the channel draft; re-check repository dependencies, releases and model terms before production use.

发布与维护

Not stated in the repository metadata

Firecrawl

firecrawl/firecrawl

★ 161.1KTypeScript

LangChain

langchain-ai/langchain

★ 143.6KPython

RAGFlow

infiniflow/ragflow

★ 86.7KGo