Omnigent：用于编排AI代理的开源元框架
Omnigent 是一个开源元框架，将 Claude Code、Codex、Cursor 和自定义代理统一在单一编排层下，提供策略执行、沙箱隔离和实时协作功能。
什么是 Omnigent？
Omnigent 是一个面向 AI 代理的开源元框架。你可以把它想象成编程代理的万能遥控器：无需再为 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、Hermes、Pi 以及你构建的任何自定义代理分别管理不同的 CLI、配置和凭据，Omnigent 提供了一个统一的编排层，将它们全部整合在一起。
核心思想简单而强大：无需重写任何内容即可切换或组合代理框架。你可以在 YAML 文件中定义代理，设置控制其行为的策略，并从任何设备（终端、浏览器、手机或原生 macOS 桌面应用）运行它们。会话会跟随你，子代理可以协作，所有内容保持同步。
为什么这很重要
如果你使用过多个 AI 编程代理，你一定体会过其中的痛苦。每个代理都有自己的 CLI、凭据管理和沙箱模型（或根本没有）。切换代理意味着上下文切换，组合代理则意味着用勉强能用的脚本拼凑起来。
Omnigent 通过提供一个通用的编排层解决了这些问题：
- 在单个会话中统一多个代理。混合使用 Claude Code、Codex、Cursor 和自定义代理。让一个代理审查另一个代理的工作，或将任务拆分给擅长不同领域的代理。
- 从任何设备工作。在终端开始会话，在浏览器中继续，在手机上接续。消息、子代理、终端和文件保持同步。
- 执行策略和沙箱。创建策略，在风险操作前暂停等待批准、限制支出或限制代理可以使用的工具。策略可应用于服务器全局、每个代理或每个会话。
- 支持任何模型。使用第一方 API 密钥、Claude/ChatGPT 订阅或任何兼容的网关（OpenRouter、LiteLLM、Ollama、vLLM、Azure）。
快速开始
安装
一条命令即可安装 Omnigent 及其所有依赖：
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/omnigent-ai/omnigent/main/scripts/install_oss.sh | sh
或使用 uv 手动安装：
uv tool install omnigent
# 或：pip install "omnigent"
Homebrew 用户：
brew install omnigent-ai/tap/omnigent
启动你的第一个代理
omnigent
这会与你选择一个模型，并在终端中启动一个会话。同时还会在 http://localhost:6767 启动一个本地 Web UI，在浏览器或同一网络下的手机上显示相同的会话。
你也可以启动特定的代理运行时：
omnigent claude # Claude Code
omnigent codex # Codex
omnigent cursor # Cursor
omnigent opencode # OpenCode
omnigent hermes # Hermes Agent (Nous Research)
omnigent pi # Pi
示例代理
仓库中附带两个示例代理：
omnigent run examples/polly/
omnigent run examples/debby/
Polly 是一个多代理编程编排器，她自己不编写任何代码。她规划任务，将工作委托给并行 git 工作树中的编程子代理（Claude Code、Codex 或 Pi），然后将每个差异路由给与编写者不同供应商的审查者。
Debby 是一个双头头脑风暴伙伴——一个 Claude 和一个 GPT。每个问题都会发送给两个头，她会将两个答案并排展示。输入 /debate，两个头会互相批评，然后达成一致。
策略治理
策略决定代理可以做什么：运行 shell 命令、编辑文件、消耗令牌。它们检查每个操作，要么允许，要么阻止，要么暂停等待你的批准。
在 Web UI 中，打开会话的信息面板，浏览可用策略并切换开关。在聊天中，只需说：“添加一个策略，在运行 shell 命令前询问我。”代理会为你设置。
对于服务器全局默认值，在服务器配置或代理的 YAML 文件中定义：
policies:
approve_shell:
type: function
handler: omnigent.policies.builtins.safety.ask_on_os_tools
cap_calls:
type: function
handler: omnigent.policies.builtins.safety.max_tool_calls_per_session
factory_params:
limit: 50
budget:
type: function
handler: omnigent.policies.builtins.cost.cost_budget
factory_params:
max_cost_usd: 5.00
ask_thresholds_usd: [3.00]
策略在三个层级上叠加——服务器全局（管理员）、每个代理（开发者）和每个会话（你）——更严格的会话规则优先检查。
编写你自己的代理
一个代理就是一个简短的 YAML 文件：你的提示词、你的工具——本地 Python 函数、MCP 服务器以及主管可以委托的子代理。
name: my_agent
prompt: 你是一个乐于助人的数据分析师。
executor:
harness: claude-sdk
tools:
word_count:
type: function
callable: mypackage.mymodule.word_count
docs:
type: mcp
url: https://example.com/mcp
researcher:
type: agent
prompt: 搜索相关信息并总结。
tools:
word_count: inherit
使用以下命令运行：
omnigent run path/to/my_agent.yaml
部署
在具有稳定 URL 的服务器上运行 Omnigent，你的会话就可以从任何地方访问，包括你的手机。只需一条 docker compose up 命令，即可在任何你拥有的主机（VPS、家庭服务器）上运行服务器。Render 和 Railway 支持一键部署。Fly.io、Hugging Face Spaces、Modal、Cloudflare（无服务器，缩到零）和 Databricks Apps 也支持。
协作
Omnigent 支持多用户账户。使用以下命令启用身份验证：
OMNIGENT_AUTH_ENABLED=1 omnigent server start
通过 Web UI 共享实时会话，使用 omnigent attach <session_id> 与队友共同驾驶，或使用 omnigent run --fork <session_id> 分叉对话以独立继续。
结论
Omnigent 仍处于 alpha 阶段，但对于任何使用多个 AI 编程代理的人来说，它已经是一个强大的工具。通过提供统一的编排层，包含策略治理、沙箱和实时协作，它解决了开发者日常面临的真正痛点。开源性质意味着你可以扩展它、为其做出贡献，并塑造它的未来。
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