AgenticOS

Jedno miejsce, w którym budujesz, uruchamiasz i nadzorujesz agentów AI swojej firmy. Hostowany u siebie, otwarty źródłowo i Twój. Dlaczego nazywa się to systemem operacyjnym, wyjaśnia siedem funkcji niżej.

Dokumentacja: vstorm-co.github.io/agenticos
Kod źródłowy: github.com/vstorm-co/agenticos

AgenticOS to hostowana u siebie, wielotenantowa platforma do budowania, nadzorowania i uruchamiania agentów AI firmy.

Najważniejsza rzecz jest taka:

Kod definiuje, konfiguracja komponuje

Zespół biznesowy komponuje agentów w przeglądarce — instrukcje, model, zestaw capabilities, budżet — a wynik działa tak samo wszędzie: czat webowy, HTTP API, Slack, Telegram, osadzony widget. Sama konsola jest aplikacją webową; aplikacja desktopowa to ta sama konsola we własnym oknie, dodatek dla tych, którzy chcą mieć ją w docku.

Inżynierowie rozszerzają to, z czego można komponować, w typowanym Pythonie. Konfiguracja nigdy nie sięgnie dalej niż to, co zarejestrował kod, i to właśnie sprawia, że Builder bez kodu można bezpiecznie oddać komuś, kto nie jest inżynierem.

Wszystko inne na tej stronie wynika z tego jednego zdania. Sufitem nie jest plik konfiguracyjny — sufitem jest to, co Twoi inżynierowie włożą do rejestru, a źródła są Twoje.

Zacznij tam, gdzie jesteś¶

Chcę to wypróbować

Instalacja to cztery komendy, a potem pierwszy agent działa w jakieś dziesięć minut.
Decyduję, czy to wdrożymy

Wdrożenie u siebie — kto co robi, ile to kosztuje i o co zapyta Twój przegląd bezpieczeństwa. Bez terminala.
Chcę się z tym zintegrować

HTTP API do wywoływania, MCP do dawania agentom Twoich narzędzi i kod konsoli, jeśli zmieniasz UI.
Już to prowadzę i coś jest nie tak

Konsola opisuje każdy ekran, a Podsumowanie każdej strony to wersja krótka. Konfiguracja to każde ustawienie.

Dlaczego nazywa się to systemem operacyjnym¶

Bo to słowo wykonuje pracę. System operacyjny uruchamia i izoluje procesy, egzekwuje limity zasobów, kontroluje dostęp, sięga sprzętu przez sterowniki, prowadzi system plików, daje wielu interfejsom jedną powłokę i pisze log audytowy.

AgenticOS robi każdą z tych rzeczy dla agentów: runy, budżety sprawdzane przed żądaniem do modelu, katalog uprawnień z approvalami jako jego sudo, MCP i profile modeli jako jego sterowniki, kolekcje w Twoim własnym Postgresie, jeden runner za każdą powierzchnią i ślad audytowy zapisywany nawet wtedy, gdy run się nie powiedzie.

Te siedem, jedna po drugiej, z tym, co sprawdzić w dowolnym innym produkcie →

Dlaczego to istnieje¶

Większość frameworków agentowych daje Ci bibliotekę. Piszesz Pythona, wdrażasz go, a każda zmiana zachowania agenta to pull request, przegląd i wydanie.

To właściwy kształt dla funkcji produktu. Jest to niewłaściwy kształt dla czterdziestu małych agentów, których firma naprawdę chce, bo osoba, która wie, co agent ma mówić, to nie jest osoba z dostępem do commitowania.

Dlatego AgenticOS wyprowadza agenta poza kod, a w zamian otacza go nadzorem.

Budżety, które zatrzymują run

Sprawdzane przed każdym żądaniem do modelu, a nie po nim. Run, który się nie powiódł, i tak zapisuje, ile wydał, bo budżet ignorujący porażki nie jest budżetem.
Approval dla wszystkiego, co ma skutki uboczne

Narzędzie działające na świat zewnętrzny parkuje run i czeka na człowieka. Ustawiany per capability, nadpisywalny per narzędzie.
Uprawnienia w kodzie, role złożone z nich

Miejsca wywołań sprawdzają uprawnienia, nigdy nazwy ról. Grant poszerza to, co jedna osoba może zrobić z jednym wierszem; nigdy tego nie zawęża.
Izolacja tenantów w schemacie

Nie tylko w warstwie serwisów. Szyfrogram z jednej organizacji nie może zostać odszyfrowany dla innej.

Wymagania¶

Docker i Docker Compose. To cała lista — Postgres (z pgvector), Redis, API, worker i konsola wstają razem.

Wolisz uruchamiać usługi ręcznie? Python 3.12, Node z bun, PostgreSQL 16 z pgvector oraz Redis.

Instalacja¶

git clone https://github.com/vstorm-co/agenticos.git
cd agenticos
make dev

To podnosi Postgresa, Redisa, API, workera i frontend.

Następnie utwórz organizację, właściciela, model i pierwszego agenta:

make platform-bootstrap BOOTSTRAP_API_KEY=sk-...

I otwórz konsolę:

open http://localhost:3000

Zaloguj się jako admin@example.com / admin123.

Tip

Nie masz pewności, czy wdrożenie faktycznie uruchomi agenta? Zapytaj je.

uv run agenticos cmd doctor

Z czego zbudowany jest agent¶

Sześć decyzji i żadna z nich nie jest kodem. Ktoś, kto wie, co agent ma mówić, podejmuje wszystkie sześć w przeglądarce; publikacja zamraża tę kombinację jako wersję i to ta wersja odpowiada.

	O czym decyduje
Instrukcje	Co agent robi, zwykłym językiem — i czego ma odmawiać
Profil modelu	Który model odpowiada, z jakimi parametrami i na co przechodzi podczas awarii
Capabilities	Co w ogóle wolno mu robić: przeszukać Twoją wiedzę, przeczytać stronę, uruchomić Pythona, narysować wykres
Wiedza	Które kolekcje może przeszukiwać i nic poza nimi
Approval	Które z tych akcji czekają na człowieka, zanim dotkną świata zewnętrznego
Budżet	Ile może wydać w miesiącu, sprawdzane przed każdym żądaniem, a nie liczone po fakcie

Zmień którąkolwiek z nich, a nic nie ruszy, dopóki nie opublikujesz. Wersja, która była na żywo, pozostaje czytelna, więc jak ten agent wyglądał w marcu ma odpowiedź.

Co się edytujeCzym się to staje

Zamrożoną wersją i plikiem, który możesz wyeksportować do własnego repozytorium git, przejrzeć w pull requeście i z niego przywrócić:

name: Support Copilot
instructions: |
  Answer from the product wiki and cite the document you used.
  If the wiki does not cover it, say so rather than guessing.
model_profile_id: 8f1c...
capabilities:
  - id: knowledge
    config: { default_top_k: 8 }
  - id: web_research
    approval: required
collection_ids: [b2a9...]
budget:
  monthly_usd: 50

Sprawdź to¶

Opublikuj go, a będzie działał tak samo na każdej powierzchni: czat w konsoli, hostowana strona, osadzony widget, HTTP API, Slack, Telegram, Mattermost.

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/agents/$AGENT_ID/run \
    -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
    -H "X-Organization-Id: $ORG_ID" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"prompt": "How do I rotate a provider key?"}'

Za wszystkimi stoi jeden runner, więc odpowiedź nie zależy od tego, skąd przyszło pytanie.

Co dostajesz¶


Agenci	Budowani w UI, wersjonowani przy publikacji, eksportowalni jako YAML do Twojego własnego repozytorium git
Capabilities	Wyszukiwanie w wiedzy, wyszukiwanie i pobieranie z sieci, prawdziwa przeglądarka, Python, sandbox z plikami i powłoką, wykresy, obrazy, delegacja, planowanie, guardraile — włączane per agent
Integracje	Dowolny serwer MCP po URL, z 59 popularnymi w wyborze — GitHub, Linear, Notion, Slack, Stripe, Postgres
Modele	27 providerów, klucze per organizacja, fallbacki oraz hostowana u siebie Ollama albo proxy LiteLLM
Wiedza	Wyszukiwanie po Twoich dokumentach z trzema parserami PDF, własnym chunkingiem, OCR-em i opisem obrazów — per kolekcja, nadpisywalne per wgranie. Synchronizacja Google Drive i S3
Skille	Spisane know-how, które agent wczytuje tylko wtedy, gdy uzna je za istotne
Nadzór	Miesięczne budżety, zatwierdzanie przez człowieka, ślad audytowy, alerty per agent
Powierzchnie	Czat webowy, hostowana strona bez logowania, osadzalny widget, HTTP API, surowy WebSocket dla Twojego własnego frontendu, Slack, Telegram, Mattermost — za wszystkimi jeden runner
Sekrety	Pieczętowane per organizacja. Żadna odpowiedź, linia logu ani wpis audytowy nigdy nie niesie klucza otwartym tekstem

Pełna lista funkcji →

Podsumowanie¶

Agent jest plikiem, a nie modułem. Instrukcje, model, capabilities, budżet.
Jest publikowany jako wersja i to ta wersja działa.
Jest eksportowalny jako YAML do Twojego repozytorium, do przejrzenia w pull requeście.
Jest nadzorowany: budżety zatrzymujące run, approvale czekające na człowieka, uprawnienia sprawdzane w każdym miejscu wywołania.
Jest Twój: Twój Postgres, Twój sprzęt, nic nie dzwoni do domu.

Dalej¶

Nauka

Zalecana droga przez całość, po kolei: instalacja, pierwszy agent, pojęcia, a potem poszczególne części.
Funkcje

Wszystko, co platforma robi, na jednej stronie.
Referencja

Ustawienia, komendy CLI, spec agenta, katalogi capabilities i uprawnień.
Wdrożenie u siebie

Dla tego, kto odpowiada za decyzję, a nie za instalację: kto co robi, ile to kosztuje i o co zapyta Twój przegląd bezpieczeństwa.
O projekcie

Dlaczego istnieje, czym celowo nie jest i sześć decyzji, które go kształtują.

Stack¶

FastAPI i Pydantic v2 na PostgreSQL, Pydantic AI jako środowisko uruchomieniowe agentów, pgvector do wyszukiwania, Prefect do pracy w tle i Next.js 15 dla konsoli.

Nic tutaj nie dzwoni do domu: ceny modeli pochodzą z dołączonego snapshotu, a jedyne wywołania wychodzące to te, które robią Twoi agenci.

Licencja¶

Apache-2.0. Zobacz LICENSE.