OmniCoreAgent 是一个面向 Python 的智能体运行时（agent runtime），旨在让智能体能够执行真实工作，同时保持控制：每个动作在执行前都经过检查，每次运行在崩溃后都能恢复且不会静默重做，每一步都有记录。
用途
模型本身不是智能体，围绕它的运行时才使其在应用中可用。OmniCoreAgent 提供了智能体运行所需的核心组件：循环、工具、记忆、工作区、子智能体，并增加了策略检查、沙箱、崩溃恢复、预算控制和全程记录。它可以从 Python 脚本、命令行或作为 HTTP 服务器使用，适用于从简单脚本到受治理的后台工作进程，再到基准测试的各种场景。
主要能力
- 多模型支持：通过统一的 model_config 支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、Groq、DeepSeek、Mistral、Azure、OpenRouter 和 Ollama。
- 策略与沙箱：每个动作都受策略约束，默认策略允许其工具，但会拒绝原始密钥、主机 shell 命令和无限制网络。代码在沙箱中运行，作为命令的边界。
- 崩溃恢复：运行在崩溃后能够恢复，不会静默重做任何操作。
- 预算控制：可以设置预算，防止智能体过度消耗。
- 全程记录：记录模型每一步看到的内容、收到的返回（包括大结果保存为文件并给模型预览）、后续到达的结果（如合并的 PR、审查、通过的 CI 运行）、训练记录等。记录可以导出到 OTLP、LangSmith、Opik 或 JSONL。
- 工作区与子智能体：文件落在工作区中，支持子智能体。
- 注入防护：内置注入防护栏。
- 无头运行：同一智能体文件可以无头运行，用于 CI 和脚本，输出终端状态、退出码、结果和轨迹到磁盘。
- Harbor 支持：在 Harbor（Terminal-Bench 运行的框架）上，智能体被安装到每个任务的容器中，每次试验报告奖励、成本、令牌和轨迹。
使用方式
- Python：从 Python 代码中使用，一个智能体对象即可从第一个脚本扩展到受治理的后台工作进程。
- 命令行：通过命令行运行，支持无头模式。
- HTTP 服务器：作为 HTTP 服务器运行。
安装要求 Python 3.10 或 3.11，否则安装会停止并提示。
适用场景
- 需要受治理的智能体应用，要求每个动作经过策略检查。
- 需要崩溃恢复和预算控制的后台工作进程。
- 需要全程记录和可读证据的智能体运行。
- 在 CI 和脚本中无头运行智能体。
- 在 Harbor 上进行基准测试。
- 构建仓库管家、支持台等真实应用。
限制
- 仅支持 Python 3.10 或 3.11。
- 其他限制暂未提供。
其他信息
- 许可证：MIT。
- 作者：Abiola Adeshina (@abiorhmangana)。
- 基于 LiteLLM、FastAPI 和 Pydantic 构建。
- 文档提供 llms.txt、copy-as-markdown 和 MCP 服务器，方便与 AI 工具一起使用。
- 已知问题、贡献指南等详见仓库。
