OpenManagedAgent

一个兼容 Anthropic Managed Agents API 的 TypeScript SDK + Runtime，基于腾讯云 CloudBase 构建。

它是什么

OpenManagedAgent 让你用与 Claude Managed Agents 兼容的 API 构建 AI Agent，底层使用 CloudBase 云函数 + 混元大模型。

import ManagedAgents from "open-managed-agent-sdk";

const client = new ManagedAgents({
  envId: "<env-id>",
  agentId: "<agent-id>",
  accessKey: "<your-access-key>",
});

const session = await client.sessions.create({ title: "Code review" });

for await (const event of client.sessions.prompt(session.id, "Review this PR")) {
  if (event.type === "chunk") process.stdout.write(event.text);
}

选择路径

| | 托管 Agent（默认） | 沙箱内 Agent（runtime: harness） | |---|------------------------|----------------------------------------| | 执行位置 | 网关 Runtime（SCF / 云托管） | AGS 远程沙箱内的 OpenCode / Claude Code | | 典型场景 | 对话、MCP、轻量工具 | 远程 bash、读写项目文件、完整编码环境 | | 默认模型 | CloudBase 混元 / DeepSeek 等 | CloudBase AI hy3-preview（环境 API Key） | | 配置要点 | agent.yaml 省略 runtime | runtime: harness + engine: opencode 或 claude | | 详细文档 | 下文 快速开始 | 用户故事 → 使用指南 |

凭证速查（沙箱 Agent）

详见 docs/harness-credentials.md。

| 步骤 | 做法 | |------|------| | 日常 | magent login + magent env list +magent env use <环境 ID> | | 部署前（推荐） | npm run check:harness | | 部署后 | 记下 CLOUDBASE_AGENT_ID | | CI / 无交互 | 凭证 · CI 与流水线 |

网关鉴权由 CAM 自动换取，无需单独配置 API Key。

快速开始

前置条件

• Node.js ≥ 20
• 腾讯云 CloudBase 环境（创建环境）
• 已开通 CloudBase AI 并启用体验模型（沙箱 Agent 默认 hy3-preview 时需要）

1. 安装 magent CLI

方式一：一行安装（推荐）

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/yhsunshining/open-managed-agent/main/install.sh | bash

克隆仓库到 ~/.magent，构建并全局注册 magent 命令。

方式二：从 npm 安装

npm install -g open-managed-agent

安装后运行 magent init 下载模板到 ~/.magent（agent:create 默认从这里查找代码目录）。

方式三：从源码安装（开发）

git clone <this-repo>
cd open-managed-agent
npm install          # 同时安装内置的 @cloudbase/cli（无需单独安装 tcb）
npm run build        # 构建 SDK 和 Runtime
npm link             # 全局注册 magent 命令

@cloudbase/cli（tcb）作为内置依赖随 open-managed-agent 一起安装，不需要手动安装 tcb。

2. 登录并选环境

magent login                    # 浏览器授权；等同 tcb login，共用 ~/.config/.cloudbase/
magent env use <your-env-id>    # 选默认环境；可省略后续命令的 -e

# CI / 无交互：magent login --apiKeyId <id> --apiKey <key>
# 或手填变量，见 docs/harness-credentials.md#ci-与无交互部署

3. 查看可用环境（可选）

magent env:list

4. 部署 Agent

托管 Agent（默认） — 思考与工具在网关 Runtime 执行：

# 创建并部署（内部自动调用 tcb agent create）
magent agent:create \
  --name my-agent \
  --system "You are a helpful coding assistant." \
  # -e <env-id> 可选：已 tcb env use 时可省略

沙箱内 Agent — 见 沙箱内 Agent（runtime: harness；RoleArn 仅首次创 Tool 时可能需）。

未 magent env use 且未传 -e / CLOUDBASE_ENV_ID 时，magent 会提示先选环境。

agent:create 会自动查找代码目录（优先级：--code → ~/.magent/config.json → ~/.magent/packages/agent-runtime → magent 安装位置），缺 dist/ 时自动构建。用 magent init 可下载/更新模板到 ~/.magent。

5. 配置 Agent

部署完成后，使用 magent agent:update 配置 Agent 的行为（不需要重新部署代码，约 8 秒生效）：

# 可选：记下 agent id，后续省略 -a
export CLOUDBASE_AGENT_ID=<agent-id>
# 更新 system prompt
magent agent:update --system "You are a helpful coding assistant."

# 或从 YAML 文件加载完整配置
magent agent:update --file ./agent.yaml

6. 使用 SDK 对话

import ManagedAgents from "open-managed-agent-sdk";

const client = new ManagedAgents({
  envId: "<env-id>",
  agentId: "<agent-id>",
  accessKey: "<your-access-key>",
});

// 创建会话 → 发送消息 → 流式获取结果
const session = await client.sessions.create({ title: "Hello" });
for await (const event of client.sessions.prompt(session.id, "Hello!")) {
  if (event.type === "chunk") process.stdout.write(event.text);
  if (event.type === "done") console.log(`\n[${event.stopReason}]`);
}

沙箱内 Agent

远程 AGS 沙箱内运行 OpenCode 或 Claude Code，支持 bash、读写项目文件。与上文托管 Agent 共用 magent / SDK，通过 runtime: harness 切换。

模型（由简到繁）

| 阶段 | 配置 | 说明 | |------|------|------| | 默认 | 省略 model 或 hy3-preview | CloudBase AI，环境 API Key；体验额度用完后可在控制台 购买 Token | | 可选 | model: zen | 箱内 OpenCode 内置，不扣 CloudBase AI 额度（仅 opencode） | | 可选 | yaml 中 model 对象 | 自有 OpenAI / Anthropic 兼容 endpoint + Key |

完整步骤：用户故事 → 使用指南 · OpenCode · Claude Code

Managed Agents HTTP（/v1/sessions + SSE）：用户故事 · 故事 B · 使用指南

最小部署

magent login
magent env use <your-env-id>

cp agent.harness.yaml.example agent.harness.yaml
cd packages/agent-runtime && npm run build && cd ../..

magent agent:create --name my-sandbox --runtime harness --engine opencode \
  --file ./agent.harness.yaml --code ./packages/agent-runtime

网关与 CloudBase AI 鉴权由 Runtime 用 CAM 自动换取，沙箱路径不必手填控制台 API Key。见 凭证说明。

engine: claude 时在 agent.harness.yaml 设 engine: claude，见 harness-claude-code.md。

首次使用：沙箱工具与 RoleArn

部署前运行 node scripts/check-harness-ready.mjs（或 npm run check:harness）。magent agent:create --runtime harness 会做同一套检查。

| 你的情况 | 要做什么 | |----------|----------| | 检查通过（本环境已有沙箱工具） | 直接 agent:create | | 检查提示需要 RoleArn | 按 凭证 · 控制台逐步操作 配置后重试 |

日常对话、换模型、更新 agent.yaml 不需要再配置 RoleArn。

自定义数据面镜像（可选）

默认不必改镜像。要预装依赖或自有基础环境：构建镜像并推到与沙箱同地域的 腾讯云 TCR，在 agent.harness.yaml 写 sandbox.image。步骤见 使用指南 · 自定义沙箱镜像。

更多能力

自定义模型、COS 工作区持久化等，见 沙箱内 Agent 使用指南 的 进阶 一节。

Agent 配置

Agent 通过 agent.yaml 文件配置，结构兼容 Anthropic Agent Setup。

完整配置示例

# agent.yaml
name: My Coding Agent
model: hy3-preview
system: |
  You are a helpful coding assistant.
  You can read, write, and execute code.
description: A coding agent with file system and shell access.

# 工具配置
tools:
  # 内置工具集（bash, read_file, write_file, list_files）
  - type: agent_toolset
    default_config:
      enabled: true
      permission_policy:
        type: always_allow          # always_allow | always_ask
    configs:
      - name: bash
        permission_policy:
          type: always_ask          # bash 需要用户确认
      - name: web_fetch
        enabled: false              # 禁用 web_fetch

  # MCP 工具集（远程 MCP 服务器提供的工具）
  - type: mcp_toolset
    mcp_server_name: github
    default_config:
      permission_policy:
        type: always_allow
    configs:
      - name: delete_repository
        enabled: false              # 禁止危险操作

  # 自定义工具（客户端执行，服务端只声明）
  - type: custom
    name: query_database
    description: Execute a read-only SQL query
    input_schema:
      type: object
      properties:
        sql:
          type: string
          description: The SQL SELECT query to execute
      required: [sql]

# MCP 服务器声明
mcp_servers:
  - type: url
    name: github
    url: https://api.githubcopilot.com/mcp/

# Skills（领域知识）
skills:
  - name: code-review
    description: Code review best practices
    source: ./skills/code-review.md

# 自定义元数据
metadata:
  team: backend
  version: "1.0"

# 存储配置（可选）
sessions_collection: acp_sessions   # Session 存储的集合名，启动时自动创建

配置字段说明

| 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | name | string | Agent 名称 | | model | string | 模型名。可选：hy3-preview、deepseek-v4-flash 等 | | system | string | System prompt，定义 Agent 行为 | | description | string | Agent 描述 | | tools | array | 工具配置（见下方详细说明） | | mcp_servers | array | MCP 服务器声明 | | skills | array | 领域知识文件 | | sessions_collection | string | Session 存储的 NoSQL 集合名（默认 acp_sessions，启动时自动创建） | | metadata | object | 自定义键值对 |

工具类型

| 类型 | 说明 | 执行方 | |------|------|--------| | agent_toolset | 内置工具（bash, read_file, write_file, list_files） | 服务端 | | mcp_toolset | 远程 MCP 服务器提供的工具 | 服务端代理 | | custom | 自定义工具，Agent 请求调用后由客户端执行 | 客户端 |

Permission Policy

| 策略 | 行为 | |------|------| | always_allow | 工具自动执行，不需要确认 | | always_ask | 暂停等待客户端发送 user.tool_confirmation 事件 |

MCP Tool Calling（runtime=managed）

MCP 工具调用已在 TCBR 云托管（--type tcbr）端到端验证：Agent 能发现远程 MCP server 的工具并自动调用。

magent agent:create -n my-agent --type tcbr -f agent.yaml -e <env-id>
magent run -a <agent-id> -m "现在几点了？"

验证链路：agent.yaml → AGENT_CONFIG_B64 → loadAgentConfig() → kernel MCP 连接 → 模型发现工具 → 调用 → 结果返回。

SCF zip 模式（默认 agent:create）：历史上存在事件流问题（模型已响应但客户端收不到 tool/文本帧）。生产环境推荐 TCBR；排障见 docs/scf-debugging.md。沙箱 Agent（runtime=harness） 走 AGS + 箱内引擎，与上述 SCF zip 限制无关，见 沙箱内 Agent。

更新 Agent 配置（magent agent:update / magent agent:export）

不需要重新部署代码。 约 8 秒生效：

# 更新 system prompt
magent agent:update --system "You are a strict code reviewer."

# 更新模型
magent agent:update --model deepseek-v4-flash

# 从 YAML 文件加载完整配置
magent agent:update --file ./new-config.yaml

# 添加 MCP 服务器
magent agent:update \
  --mcp-servers '[{"type":"url","name":"linear","url":"https://mcp.linear.app/sse"}]'

# 修改工具权限
magent agent:update \
  --tools '[{"type":"agent_toolset","configs":[{"name":"bash","permission_policy":{"type":"always_ask"}}]}]'

导出当前配置（agent:export）

# 导出到文件（可直接用于 agent:update -f，round-trip 安全）
magent agent:export -i agent_xxx -e my-env-id -o ./agent.yaml

# 打印到 stdout
magent agent:export -i agent_xxx -e my-env-id

# 典型工作流：导出 → 编辑 → 推回
magent agent:export -i agent_xxx -e my-env-id -o ./agent.yaml
# 编辑 agent.yaml ...
magent agent:update -f ./agent.yaml -e my-env-id

工作原理

magent agent:update --system "new prompt"
    │
    ├─ 1. 从运行中的 Agent 获取当前配置（via ACP initialize）
    ├─ 2. Merge 用户指定的字段（只改你传的，其余保留）
    ├─ 3. 序列化为 AGENT_CONFIG_B64（Base64 编码）
    └─ 4. 写入环境变量: tcb agent update <id> --env "..." (~8s)

注意：若 agent 携带了 agent.yaml，yaml 文件优先级最高，agent:update 通过环境变量注入的配置将被覆盖。

配置加载优先级（Runtime 内部）

agent.yaml 文件                             ← 用户主动放置时生效（最高优先级）
        ↓ fallback
AGENT_CONFIG / AGENT_CONFIG_B64 环境变量    ← magent agent:update 写入（默认云端路径）
        ↓ fallback
AGENT_MODEL + AGENT_SYSTEM 环境变量         ← 向后兼容

设计原则：agent.yaml.example 作为配置模板随代码发布，默认不包含 agent.yaml，因此普通部署通过 AGENT_CONFIG_B64 管理配置。用户如需固定配置（如 GitOps 或容器 mounting），只需 cp agent.yaml.example agent.yaml 即可接管优先级。

CLI 参考（magent）

magent 是本项目提供的 CLI 工具，用于管理 Agent 配置和进行对话。所有未知命令会透明代理到内置的 tcb CLI（无需单独安装 tcb）。

安装方式

# 一行安装（推荐）
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/yhsunshining/open-managed-agent/main/install.sh | bash

# 从 npm
npm install -g open-managed-agent

# 从源码
npm install && npm link

magent init — 下载/更新模板

magent init            # clone 或更新 ~/.magent，构建 runtime
magent init --ref dev  # 指定分支

agent:create 默认从 ~/.magent/packages/agent-runtime 查找代码目录；npm install -g 安装后运行一次 magent init 即可就绪。也可在 ~/.magent/config.json 里设 codePath 指向自定义路径。

短标志（Short Flags）

所有命令均支持短标志缩写：

| 短标志 | 长标志 | 说明 | |--------|--------|------| | -e <envId> | --env <envId> | CloudBase 环境 ID | | -a <agentId> | --agent <agentId> | Agent ID | | -i <id> | --id <id> | 资源 ID | | -m <msg> | --message <msg> | 消息文本 | | -s <id> | --session <id> | Session ID | | -f <path> | --file <path> | 文件路径 | | -n <name> | --name <name> | 名称 | | -o <path> | --output <path> | 输出文件路径 |

环境变量

| 变量 | 说明 | |------|------| | CLOUDBASE_ENV_ID | CloudBase 环境 ID（可用 -e 覆盖） | | CLOUDBASE_AGENT_ID | 默认 Agent ID（可免 --id） | | CLOUDBASE_APIKEY | 环境 API Key（JWT）；SDK accessKey 同源，用于 FlexDB / AI Gateway / AGS | | CLOUDBASE_SERVER_URL | 自定义 Server URL |

命令列表

# ─── 登录 / 环境 ──────────────────────────────────────────
magent login                              # 登录（代理 tcb login）
magent login --apiKeyId <AK> --apiKey <SK>  # API Key 登录
magent env:list                           # 列出 CloudBase 环境

# ─── Agent 管理 ───────────────────────────────────────────
magent agent:create  --name <name> [options]  # 创建并部署 Agent
magent agent:list   [-e <envId>]              # 列出所有 Agents
magent agent:get    --id <id>   [-e <envId>]  # 查看 Agent 详情
magent agent:delete --id <id>   [-e <envId>]  # 删除 Agent

# ─── Agent 配置 ───────────────────────────────────────────
magent agent:update  [--id <id>] [options]   # 更新配置（~8s，不重新部署）
  --system <prompt>       更新 system prompt
  --model <model>         更新模型
  --name <name>           更新名称
  --file <path>           从 YAML/JSON 文件加载配置
  --tools <json>          替换 tools 数组
  --mcp-servers <json>    替换 mcp_servers 数组
  --skills <json>         替换 skills 数组

magent agent:export  [--id <id>] [-o <file>] # 导出当前运行配置为 YAML
  -o, --output <path>     写入文件（省略则打印到 stdout）

# ─── 对话 ─────────────────────────────────────────────────
magent run   -a <id> -m "..."    # 一次性对话（自动创建/销毁 session）
magent chat  -s <id> -m "..."    # 向已有 session 发消息
magent repl  -a <id>             # 交互式 REPL（多轮，上下文保持）

# ─── Session 管理 ─────────────────────────────────────────
magent session:create -a <agent-id> [--title <title>]
magent session:list   -a <agent-id>
magent session:get    -i <session-id> -a <agent-id>
magent session:delete -i <session-id> -a <agent-id>

# ─── 透明代理（任意 tcb 命令）────────────────────────────
magent functions:list -e <envId>    # 等效 tcb functions:list
magent storage:list                 # 等效 tcb storage:list
# 所有未识别命令均透明转发给内置 tcb CLI

Session 与对话示例

1) 创建 Agent（TCBR 云托管，推荐生产使用）

magent agent:create -n my-agent --type tcbr -e <env-id>
# 输出: ✅ Agent created: agent-my-agent-xxxxx

2) 交互式多轮对话（REPL）

magent repl -a agent-my-agent-xxxxx -e <env-id>

🤖 OpenManagedAgent REPL
Type your message, press Enter. Ctrl+C to exit.

Connecting... my-agent
Creating session... f4c937ba-0543-4fca-88ba-727b5b90d576

You: 你好 我叫小明
Agent: 你好，小明！很高兴认识你！我是你的助手。有什么我可以帮助你的吗？😊
  (end_turn)

You: 你还记得我叫什么吗
Agent: 当然记得！你叫小明。这是我们刚才认识时你告诉我的名字。
  (end_turn)

You: <Ctrl+C>  # 退出

REPL 在同一 session 内保持上下文，Agent 能记住前几轮对话内容。

3) 查看 Session 列表

magent session:list -a agent-my-agent-xxxxx -e <env-id>

Sessions (3):
  f4c937ba-0543-4fca-88ba-727b5b90d576
    title  : (untitled)
    status : idle
    created: 6/17/2026, 5:30:12 PM
  ...

Session 数据持久化在 CloudBase FlexDB 中，Agent 冷启动后仍可查看历史 session。

4) 恢复已有 Session 继续对话

# 用 chat 命令在已有 session 上继续对话
magent chat -s f4c937ba-0543-4fca-88ba-727b5b90d576 \
  -a agent-my-agent-xxxxx -e <env-id> \
  -m "你还记得我叫什么吗"

5) 一次性对话（run，不保留 session）

magent run -a agent-my-agent-xxxxx -e <env-id> -m "写一个 Python 冒泡排序"

缺少 envId 时的行为

若命令需要 -e <envId> 但未提供且未设置 CLOUDBASE_ENV_ID，magent 会自动列出可用环境并给出提示：

Error: -e <envId> is required (or set CLOUDBASE_ENV_ID)

Available CloudBase environments:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
│ EnvId                          │ EnvName              │ Status    │ PackageName │ CreateTime          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
│ prod-abc123                    │ 生产环境              │ NORMAL    │ postpay     │ 2024-01-01 ...      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

SDK 参考

安装

npm install open-managed-agent

初始化

import ManagedAgents from "open-managed-agent-sdk";

const client = new ManagedAgents({
  envId: "your-env-id",
  agentId: "your-agent-id",
  accessKey: "your-jwt-token",  // 可选
});

Sessions API

// 创建会话
const session = await client.sessions.create({ title: "My task" });

// 发送消息（流式响应）
for await (const event of client.sessions.prompt(session.id, "Hello")) {
  switch (event.type) {
    case "chunk":     process.stdout.write(event.text); break;
    case "tool_call": console.log(`Tool: ${event.name} [${event.status}]`); break;
    case "error":     console.error(event.message); break;
    case "done":      console.log(`\nDone: ${event.stopReason}`); break;
  }
}

// 多轮对话（上下文自动保留）
for await (const event of client.sessions.prompt(session.id, "Now add tests")) {
  if (event.type === "chunk") process.stdout.write(event.text);
}

// 列出会话
const list = await client.sessions.list();

// 获取历史
const history = await client.sessions.history(session.id);
console.log(history.messages);

// 删除
await client.sessions.delete(session.id);

流式事件类型

| 事件 | 字段 | 说明 | |------|------|------| | chunk | text | 文本增量 | | tool_call | name, status, result? | 工具调用（pending → completed） | | error | message | 错误 | | done | stopReason | 完成（end_turn / cancelled） |

架构

┌─────────────────────┐         ┌──────────────────────────────────────┐
│   Client            │         │   CloudBase SCF Web Function         │
│   (SDK / CLI)       │         │   (packages/agent-runtime)           │
│                     │         │                                      │
│  ManagedAgents      │  HTTPS  │  Express Server                      │
│    .sessions        ├────────►│    ├─ /v1/aibot/bots/:id/acp (ACP)  │
│    .prompt()        │         │    ├─ /send-message (AG-UI SSE)      │
│                     │◄────────┤    └─ /healthz                       │
│  NDJSON Stream      │         │                                      │
└─────────────────────┘         │  HunyuanAgent                        │
                                │    ├─ CloudBase AI (hunyuan/deepseek)│
                                │    ├─ 内置工具 (bash/file)            │
                                │    └─ MCP 代理 (远程工具)             │
                                │                                      │
                                │  NoSQL DB: acp_sessions              │
                                └──────────────────────────────────────┘

两层操作说明

magent 是唯一对外的 CLI。内部实现上：

| 命令 | 内部调用 | 耗时 | 频率 | |------|----------|------|------| | magent agent:create | tcb agent create（上传代码包） | ~60s | 首次部署 | | magent agent:update | tcb agent update --env（只更新环境变量） | ~8s | 日常配置 | | magent agent:delete | tcb agent delete（删除云函数） | ~5s | 清理 |

你不需要直接使用 tcb CLI（除非调试底层问题）。

协议说明

• ACP (Agent Client Protocol): JSON-RPC 2.0 over HTTP + NDJSON 流式通知。SDK 默认使用此协议。
• AG-UI: 兼容 CopilotKit 的 SSE 协议，通过 /send-message 端点访问。
• 网关路由: CloudBase 网关将完整路径 /v1/aibot/bots/{agentId}/acp 透传给 Express。

部署详解

部署类型（runtime=managed）

| 类型 | 命令 | 耗时 | 适用场景 | |------|------|------|----------| | TCBR 云托管（推荐） | --type tcbr | ~3–5 min | 生产；MCP / 流式事件正常 | | SCF 云函数 | 默认（省略 --type） | ~60–90s | 快速原型；zip 模式流式有已知限制 |

沙箱 Agent 使用 runtime: harness，见 沙箱内 Agent 与 使用指南。

首次部署（magent agent:create）

# 1. 构建 runtime 代码
cd packages/agent-runtime && npm run build && cd ../..

# 2. 部署
magent agent:create --name my-agent --env <env-id>

# 3. 等待就绪
magent agent:get --id <agent-id>

agent:create 会自动打包 packages/agent-runtime 代码并部署为云函数。

可通过 --code 指定自定义代码路径，--file 指定初始配置文件：

magent agent:create \
  --name my-agent \
  --file ./my-agent.yaml \
  --code ./packages/agent-runtime \
  --env <env-id>

配置更新（magent agent:update）

日常改配置不需要重新部署代码：

magent agent:update --system "New prompt" --model deepseek-v4-flash
magent agent:update --file ./new-config.yaml

代码更新

当 runtime 源码变更时（新功能、bug fix），需要重新部署：

cd packages/agent-runtime && npm run build && cd ../..
magent agent:create --name my-agent --env <env-id>
# 或直接用 tcb:
# tcb agent update <agent-id> --code /path/to/deploy -e <env-id>

环境变量

| 变量 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | CLOUDBASE_ENV_ID | 必需。CloudBase 环境 ID | - | | AGENT_CONFIG_B64 | 完整 JSON 配置（Base64，由 magent agent:update 写入） | - | | AGENT_CONFIG | 完整 JSON 配置（明文，手动设置时可用） | - | | AGENT_MODEL | 覆盖模型名 | hy3-preview | | AGENT_SYSTEM | 覆盖 system prompt | You are a helpful assistant. | | AGENT_NAME | 覆盖 agent 名称 | open-managed-agent | | PORT | 服务监听端口 | 9000 |

支持的模型

| Provider | 模型 | 推荐 | |----------|------|------| | hunyuan-exp | hy3-preview, hunyuan-turbos-latest, hunyuan-2.0-instruct-20251111 | ✅ hy3-preview | | deepseek | deepseek-v4-flash, deepseek-r1-0528 | ✅ deepseek-v4-flash |

研发贡献（Harness）

| 文档 | 用途 | |------|------| | CONTRIBUTING.md | 验收两轴 · npm 脚本 · release | | Harness一条龙.md | Agent 按步骤跑 + 排障 | | scenarios/README.md | 6 格 LLM / COS |

npm test
npm run test:merge          # 合入门禁（platform preflight）
npm run dev:harness         # local · opencode · model=zen · 无云 COS
npm run harness -- run --infra local --engine opencode

项目结构

cloudbase-managed-agent/
├── packages/
│   ├── sdk/                  # 客户端 SDK (open-managed-agent)
│   │   └── src/
│   │       ├── index.ts      # ManagedAgents 入口
│   │       ├── sessions.ts   # Sessions API (create/prompt/list/delete)
│   │       ├── acp-client.ts # ACP JSON-RPC 客户端
│   │       └── types.ts      # 类型定义
│   └── agent-runtime/        # 服务端运行时（部署到 SCF）
│       ├── src/
│       │   ├── index.ts      # Express 服务入口
│       │   ├── config.ts     # 配置加载（agent.yaml > AGENT_CONFIG env var > env vars）
│       │   ├── acp-endpoint.ts # ACP JSON-RPC 处理
│       │   └── hunyuan-agent.ts # AI Agent 核心逻辑
│       ├── agent.yaml.example  # 配置模板（cp 为 agent.yaml 后生效，优先级最高）
│       └── scf_bootstrap     # SCF 启动脚本
├── tests/
│   ├── integration.ts        # SDK 集成测试（ACP 全流程）
│   └── agui-integration.ts   # AG-UI 协议测试
├── magent.mjs                # CLI 工具
└── README.md

License

MIT