AI Инструмент

Обзор agentOS

agentOS предоставляет легковесную операционную систему для выполнения агентов, облегчая оркестрацию, работу с файловыми системами и различные приложения без необходимости использования "песочниц" или виртуальных машин.

shipped 30 июл. 2026 г.free

Почему это важно

1Предлагает бесплатный уровень для выполнения и оркестрации агентов.

2Использует WebAssembly для почти нулевого "холодного старта" (~4.8 мс p50) и низкого потребления памяти (~22 МБ на агента).

3Рекламируется как "в 254 раза более дешевая альтернатива "песочнице" по сравнению с традиционными "песочницами" на основе контейнеров.

4Поддерживает полиглотный дизайн с Rust, TypeScript и Python для разнообразных рабочих нагрузок.

О agentOS

Бизнес-модель

Open Source

Оплата по факту использования

$0.000000073 per execution-second

Финансирование

Bootstrapped

Платформы

Linux

Целевая аудитория

Developers building agent-based applications

Примеры затрат

• Cost per execution-second: ~$0.000000073

API Docs GitHubOpen Source

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

GitHub

Посмотреть репозиторий →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое agentOS?

agentOS — это операционная система для ИИ-агентов, разработанная rivet-dev, которая позволяет разработчикам и командам выполнять, оркестрировать и управлять ИИ-агентами без "песочниц", виртуальных машин или SaaS. Она предоставляет легковесную операционную систему для выполнения агентов, облегчая оркестрацию, работу с файловыми системами и различные приложения без необходимости использования "песочниц" или виртуальных машин. Построенная на микроядерной архитектуре с использованием "iii primitives" (Worker, Function, Trigger), agentOS стремится абстрагировать сложные проблемы времени выполнения для ИИ-агентов.

features

Ключевые особенности agentOS

agentOS предоставляет полный набор функций, разработанных для поддержки разработки, развертывания и управления ИИ-агентами. Его архитектура построена вокруг основных примитивов: Worker, Function и Trigger, что обеспечивает полиглотную среду для различных языков программирования.

Легковесная ОС для выполнения агентов, исключающая необходимость в "песочницах" или виртуальных машинах.
Поддержка оркестрации для многоагентных систем, включая рабочие процессы и связь между агентами.
POSIX-совместимые файловые системы для взаимодействия агентов с их окружением.
Нативная производительность JavaScript, наряду с поддержкой Rust и Python.
Встроенные проверки типов для повышения надежности кода.
Безопасная архитектура операционной системы с надежными уровнями безопасности для автономных ИИ-агентов.
Управление постоянным состоянием агента для длительных задач.
Возможности планирования для рабочих процессов агентов.
Интеграция с существующими серверными процессами.
Более 60 встроенных инструментов для файловых операций, работы с вебом, кодом и данными, с интеграцией SkillKit marketplace.

use cases

Кому следует использовать agentOS?

agentOS в первую очередь предназначен для разработчиков и команд, сосредоточенных на создании и развертывании ИИ-агентов, особенно тех, кто нуждается в изолированных, легковесных и экономически эффективных средах выполнения. Он подходит для сценариев, где агентам необходимо выполнять сложные задачи, взаимодействовать с различными системами и работать автономно.

Разработчики и команды, создающие и развертывающие ИИ-агентов, особенно те, кто разрабатывает локально с Docker и развертывает в AWS.
Пользователи помощников по кодированию ИИ, таких как Claude Code, Codex CLI и ChatGPT, которым нужны изолированные среды кодирования.
Организации, которым требуются безопасные архитектуры операционных систем для автономных ИИ-агентов с надежными уровнями безопасности.
Команды, оркестрирующие многоагентные системы, включая рабочие процессы, многопользовательские сессии и связь между агентами.
Предприятия, ищущие автоматизацию ИИ для производственных сред, предлагающие такие функции, как управление ресурсами и автоматизация рабочих процессов.

how to use

Как использовать agentOS

Начало работы с agentOS включает настройку среды разработки и использование его SDK для определения и развертывания агентов. Платформа делает акцент на библиотечном подходе, позволяя агентам работать в существующей серверной инфраструктуре.

1Установите agentOS SDK (iii-sdk) в вашей среде разработки.
2Определите Workers как бинарные файлы Rust, которые подключаются к iii-engine через WebSocket.
3Зарегистрируйте Functions (именованные обработчики) внутри Workers, представляющие конкретные возможности агента, такие как agent::chat или memory::search.
4Привяжите Functions к источникам событий с помощью Triggers (например, POST /v1/chat к agent::chat).
5Разрабатывайте логику агентов, используя Rust, TypeScript или Python, используя полиглотную архитектуру.
6Развертывайте агентов в вашей существующей серверной инфраструктуре, используя преимущества выполнения на основе WebAssembly.

pricing

Цены и планы agentOS

agentOS работает по бизнес-модели с открытым исходным кодом, предлагая бесплатный уровень для своих основных функций. Цены на использование основаны на секундах выполнения, что обеспечивает экономически эффективное решение для операций агентов.

Бесплатно: Включает основные функции выполнения агентов, оркестрации и работы с файловой системой.
Цены за использование: $0.000000073 за секунду выполнения.

Pros

+Provides a lightweight operating system for agents, eliminating the need for sandboxes or VMs.
+Offers a cost-effective solution with a free tier and low usage-based pricing ($0.000000073 per execution-second).
+Enables agents to self-evolve by writing, testing, and improving their own code at runtime.
+Includes built-in orchestration for multi-agent systems, workflows, and agent-to-agent communication.
+Supports POSIX-compatible filesystems and native JavaScript performance.
+Open-source business model fosters transparency and community contributions.

Cons

−Data retention is limited to 30 days after account deletion, which may be a concern for some users.
−Primarily focused on the execution environment, requiring integration with other tools for higher-level agent logic and data management.
−The concept of 'Agent OS' can be confused with other products or general architectural concepts, requiring clarification.
−While supporting various integrations, the depth of integration with specific enterprise systems may vary.
−The platform's primary target audience is developers, potentially requiring a steeper learning curve for non-technical users.

Похожие инструменты

agentOS против конкурентов

agentOS отличается от других фреймворков для ИИ-агентов, предлагая минималистичную, микроядерную архитектуру, ориентированную на эффективное выполнение агентов без накладных расходов традиционных "песочниц" или виртуальных машин. Он делает акцент на низкоуровневом решении для времени выполнения по сравнению с фреймворками, которые вводят более высокоуровневые абстракции.

LangChainOn Stork

LangChain is a framework for developing applications powered by language models, offering modules for chaining components, agents, and retrieval augmented generation.

While LangChain provides robust tools for building and orchestrating agents, it focuses more on the logical flow and integration of LLMs rather than providing a lightweight 'operating system' for agent execution like agentOS. You'd manage the underlying execution environment yourself.

LlamaIndex (formerly GPT Index)On Stork

LlamaIndex provides a data framework for LLM applications, focusing on ingesting, structuring, and accessing private or domain-specific data to augment LLMs.

LlamaIndex excels at data management for LLM agents, which is a component of agent development, but it doesn't offer the 'operating system' or lightweight execution environment for agents that agentOS provides. You would typically use it alongside an agent orchestration framework.

AutoGenOn Stork

AutoGen enables the development of LLM applications using multiple agents that can converse with each other to solve tasks.

AutoGen provides a multi-agent conversation framework, which is a higher-level abstraction for agent interaction compared to agentOS's focus on the underlying execution environment. While it handles orchestration of agent communication, it doesn't offer the same 'OS-like' features for managing agent processes and filesystems directly.

CrewAIOn Stork

CrewAI is a framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents to collaborate and perform complex tasks.

CrewAI focuses on defining roles, tasks, and processes for collaborative AI agents, providing a structured way to build multi-agent systems. It offers a higher-level abstraction for agent collaboration than agentOS, which is more concerned with the foundational execution and environment management for individual agents.

Ещё на Stork