Omnara

开源托管 Agent 平台

Claude Managed Agents 和 OpenAI's Agents API 的可自托管替代方案。

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Omnara 是一个开源托管 Agent 平台。使用 API，即可在任意模型和任意机器上运行 AI Agent，并内置工具、密钥、权限和流式传输功能。根据 Apache 2.0 许可免费自托管，或使用 Omnara Cloud。

快速入门

Omnara Cloud

在 app.omnara.com 登录。你的第一个项目已配置模型提供商（omnara-openrouter）和托管沙盒池 （default-pool），因此此配置可以直接运行。将其保存为 agent.yaml：

version: v1
instruction: |
  You are an engineering assistant. Use your machine to run commands.
model:
  provider_config: omnara-openrouter
  name: anthropic/claude-fable-5.1
machine_sources:
  - machine_pool_name: default-pool

使用 CLI 启动（需要 Node.js 22 或更高版本）。如果你尚未登录，第一个命令会打开浏览器供你登录。

npx omnara agents launch --file agent.yaml \
  --name "Machine assistant" \
  --message "Report this machine's operating system and free disk space."

在终端中使用 npx omnara agents chat <agent-id> 与 Agent 对话，或在控制面板中打开它，查看工具调用并回复。

import { readFile } from 'node:fs/promises'
import { bearerToken, createOmnaraClient, openAgentEventStream, sdk } from '@omnara/sdk'

const client = createOmnaraClient({ auth: bearerToken(process.env.OMNARA_TOKEN!) })
const path = { orgID: 'org_...', projectID: 'proj_...' }

const config = await sdk.createAgentConfig({
  client,
  path,
  body: { source: await readFile('agent.yaml', 'utf8'), source_format: 'yaml' },
})
const launched = await sdk.createAgent({
  client,
  path,
  body: { config: config.data.id, message: "Report this machine's free disk space." },
})

const agentID = launched.data.agent.id
for await (const event of openAgentEventStream({ client, path: { ...path, agentID } })) {
  console.log(event)
}

若要让你的编码 Agent 执行设置，请向它提供以下提示词：

Help me set up Omnara by following https://www.omnara.com/SKILL.md

自托管

需要安装带 Compose 的 Docker。

git clone https://github.com/omnara-ai/omnara.git
cd omnara
docker compose -f compose.yaml --profile app up -d

打开 http://localhost:8000 并注册。本地开发环境会在 docker compose logs api 中打印验证链接，因此无需配置邮件提供商。若要从源码构建，而非使用已发布的镜像，请运行 docker compose --profile app up -d --build。

新实例尚未配置模型或机器。在控制台中添加模型提供商和模型，在 Machines 下连接这台计算机，并将两者共享给你的项目。实例拥有公共 URL 后，沙盒也可以使用。

将 CLI 指向你的实例并登录：

npx omnara config --api-url http://localhost:8000/api/v1 --issuer-url http://localhost:8000
npx omnara login

在 agent.yaml 中使用你的提供商和模型名称，并将 machine_pool_name 条目替换为 machine_name: <your machine>。然后使用上文相同的命令启动。

本地默认配置有意采用不安全设置。如需实际部署，请参阅自托管指南和配置参考。

工作原理

你的产品与 Omnara 通信，Omnara 则使用配置中的模型、 工具和机器运行每个 Agent。

flowchart TB
    subgraph yours["Your side"]
        users(["Your users"]) --> app["Your app<br/>REST API · TypeScript SDK"]
        team["Your team<br/>CLI · dashboard<br/>Slack · Discord · GitHub"]
    end
    subgraph omnara["Omnara"]
        api["API<br/>launch · input<br/>event stream · approvals"] <--> pg[("Postgres<br/>each agent's event log")] <--> worker["Workers<br/>run the agent loop"]
    end
    subgraph plug[" "]
        models["Models<br/>OpenAI · Anthropic<br/>OpenRouter · self-hosted"]
        tools["Tools<br/>built-in · skills<br/>MCP · custom"]
        machines["Machines<br/>sandboxes or your own<br/>laptop, VM, container"]
    end
    app --> api
    team --> api
    worker --> models
    worker --> tools
    worker --> machines

    classDef side fill:none,stroke:#8b949e,stroke-width:1px
    classDef core fill:#506FCF,stroke:#3D5BB5,stroke-width:1px,color:#ffffff
    classDef store fill:#3D5BB5,stroke:#2E4794,stroke-width:1px,color:#ffffff
    classDef plugin fill:none,stroke:#85A0E6,stroke-width:1.5px
    class users,app,team side
    class api,worker core
    class pg store
    class models,tools,machines plugin
    style yours fill:none,stroke:#8b949e,stroke-dasharray:4 3
    style omnara fill:#506FCF14,stroke:#506FCF,stroke-width:1.5px
    style plug fill:none,stroke:#85A0E6,stroke-dasharray:4 3
    linkStyle default stroke:#8b949e,stroke-width:1.5px

• API。 你的应用、命令行和仪表板都使用同一个 REST API 来 启动 Agent、发送消息和处理审批。事件会在发生时实时传回。
• Postgres。 每个 Agent 的每一步都会保存在这里。这些记录就是 Agent 的状态，因此发生崩溃或重启后，任何工作进程都可以接手 Agent。
• 工作进程。 无状态进程，用于构建模型上下文、调用 模型和运行工具。Agent 只会在执行回合时使用工作进程， 因此一个工作进程可以服务多个 Agent。增加工作进程即可同时处理 更多回合。
• 机器。 每台机器都会运行 omnarad 守护进程，该进程会主动连接到 Omnara，因此 Agent 无需任何入站端口即可在机器上运行命令。

Omnara 还使用 Redis、用于附件和工具输出的 Blob 存储，以及 内存文件系统。 架构文档介绍了详细信息。

功能

构建 Agent

• 任意模型。 使用 你自己的 OpenAI、Anthropic、OpenRouter、Amazon Bedrock、LiteLLM、 Ollama 密钥，或任何兼容的端点，包括由你自行托管的模型。
• 工具。 内置工具包括运行 shell 命令、处理文件、网页搜索和抓取，以及向人员提问；此外还有 MCP 服务和 在你自己的系统中运行的自定义工具。
• 技能。 将指令和文件打包一次， 即可附加到任意 Agent；Agent 需要时会加载这些内容。
• 记忆。 记忆存储为 Agent 提供可在对话之间保留的文件，也可以与其他 Agent 共享，并可针对每个 Agent 设置只读或读写权限。
• 子 Agent。 Agent 可以在全新的上下文中启动子 Agent、查看其进度，并向它们发送 新指令。每个子 Agent 都是完整的 Agent，可供你检查。

随处运行

• 机器。 机器是 Agent 使用的工具。在任意 macOS 或 Linux 笔记本电脑、VM 或容器上安装 Omnara 守护进程，Agent 即可在那里运行命令和编辑文件，无需入站端口或 SSH 密钥。你也可以使用 11 家服务提供商提供的沙盒（Arker、Blaxel、boxd、CreateOS、 Daytona、E2B、Freestyle、Modal、Superserve、Tenki、Unikraft）。Agent 可以同时使用多台机器 （例如一组 GPU 服务器），并在它们之间切换。如果你的 笔记本电脑离线，Agent 可以在沙盒中继续运行，并通过 git 将工作 同步回来。
• 持久状态。 每一步都会 保存，因此发生崩溃、重启或机器断连后，Agent 可以从中断处继续运行。
• 计划任务。 带时区的 Cron 触发器可以向现有 Agent 发送消息、从配置启动新 Agent，或 启动新的 Slack 或 Discord 讨论串。

连接它们

• Slack、Discord 和 GitHub。 在 Slack 或 Discord 中提及机器人，即可在讨论串中启动 Agent；Agent 会在其中回复、提问并请求批准。在 GitHub 上，打开拉取请求或有人提及 Agent 时，都可以启动 Agent；随后 Agent 会读取差异、发表评论并提交评审。要连接其他服务，可基于同一公共 API 构建自定义集成。
• 事件流和 Webhook。 实时传输每个事件，或通过 Webhook 接收事件，并在 Agent 工作时发送新消息。
• 权限。 每个工具都可以立即运行、先询问人员，或被禁止。平台会强制执行此设置，并让 Agent 等待，直到有人批准或拒绝调用。
• API、SDK 和 CLI。 一个定义于 api/openapi/openapi.yaml 的 REST API、一个 TypeScript SDK（@omnara/sdk）、一个 CLI（omnara）和一个 MCP 服务。

管控它们

• 基于角色的访问控制 和密钥。 为用户和 API 密钥设置组织和项目角色。模型、机器和 MCP 服务的凭据只需存储一次，即可明确共享给各个项目。
• 多租户。 一个部署可服务多个组织，每个组织都有自己的成员、项目、密钥、模型提供商和机器。可自托管的运营者可以为每个新组织提供默认模型和沙盒，就像 Omnara Cloud 一样。
• 你的数据。 可自托管的部署会将每个 Agent 的历史记录保存在你自己的 Postgres 中，你可以查询这些记录以进行分析、评估和训练数据集。

Omnara 与 Claude Managed Agents 和 OpenAI's Agents API

Claude Managed Agents 和 OpenAI's Agents API 是托管服务，可在一家公司的模型上运行 Agent。Omnara 提供相同功能，是一个可在任何地方运行、适用于任何模型的开源平台。

如果你使用一家公司的模型，并希望由该公司负责运行所有服务，请选择 Claude Managed Agents 或 Agents API。如果你想自行选择模型和机器、自己运行平台，或将 Agent 数据保存在自己的数据库中，请选择 Omnara。

Omnara 的定位

示例

每个示例都包含一个 agent.yaml 和一个 SKILL.md，位于 examples/ 中， 你只需给编码 Agent 一个提示词，即可部署任意示例。

• Slack 编码 Agent 会修复你在 Slack、Discord 或 GitHub 拉取请求中提到的问题，并创建 PR。
• PR 审查 Agent 会根据仓库的检出副本审查你的 GitHub 拉取请求，并留下内联发现。
• SRE Agent 会调查生产环境问题，例如 5xx 激增。
• 浏览器 Agent 会在真实浏览器中处理长时间运行的任务。
• PostHog 分析 Agent 会比较昨日的产品使用情况与 7 天平均值，并报告变化。
• Reddit、X 和 LinkedIn 信号 Agent 会汇总你选择的主题最近 24 小时内的帖子。
• 视频生成 Agent 会根据简报制作短视频。

此外还有一些代码示例，包括基于 TypeScript SDK 构建的 CLI 聊天应用、 通过 webhook 使用自定义工具，以及 SharePoint 文件系统挂载。

在编码 Agent 中使用 Omnara

MCP 服务。 将 Claude Code、Codex、Cursor 或任何支持 OAuth 的 MCP 客户端连接到 https://app.omnara.com/mcp，即可启动和管理 Omnara Agent。你可以通过浏览器登录，无需粘贴令牌。在 Claude 中，可从连接器目录添加。Omnara 也已列入官方 MCP Registry，名称为 com.omnara/omnara。

claude mcp add --transport http omnara https://app.omnara.com/mcp
codex mcp add omnara --url https://app.omnara.com/mcp

然后在 Claude Code 中使用 /mcp 登录，或在 Codex 中运行 codex mcp login omnara。 请参阅连接 MCP 客户端。

CLI。 omnara 可从终端或编码 Agent 的 Shell 管理 Agent、配置文件、机器、模型提供商、密钥、技能和 cron 触发器。运行 npx omnara --help 即可开始。

设置技能。 skills/setup-omnara-agent 也可通过 omnara.com/SKILL.md 访问，它会引导编码 Agent 为你的项目设置 Omnara。

面向大模型的文档。 docs.omnara.com/llms.txt。

常见问题

什么是 Omnara？ 一个开源的托管式 Agent 平台，可在任意模型和任意机器上运行 AI Agent。

费用是多少？ 可自托管，且无需付费。Omnara Cloud 不收取平台费用。你可以免费使用自己的模型密钥和机器，也可以按使用量付费，模型按提供商的令牌费率计费，沙箱则按活跃时间和保留存储空间计费。请参阅定价。

可以自托管吗？ 可以。使用 Docker Compose 在本地运行，然后参阅 自托管指南进行生产环境部署。Omnara Cloud 和自托管部署使用相同的 API、CLI、SDK 和配置格式。

支持哪些模型？ 任何使用兼容 OpenAI Responses、OpenAI Chat Completions 或 Anthropic Messages 的端点的模型，包括 OpenAI、 Anthropic、OpenRouter、Amazon Bedrock、LiteLLM 和 Ollama。

开发

源码开发需要 go.mod 中声明的 Go 版本、Node.js 24 或更高版本及 Corepack、ripgrep，以及带 Compose 的 Docker。运行 make verify 可快速执行仓库检查。完整测试套件、生成代码工作流和拉取请求要求，请参阅 CONTRIBUTING.md。

社区

Discord · GitHub Issues · X · 安全

许可证

Apache License 2.0