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self-host-agenta

self-host-agenta

github.com/agenta-ai云与 DevOps184 次安装8 周前更新
代码仓库

关于 self-host-agenta

引导用户部署开源版 Agenta 并运行 Agent 的设置技能。它会先确认部署和沙箱选项，依据 Agenta 自托管文档操作，并分阶段验证设置。

主要功能

  1. 01执行命令前先制定设置计划
  2. 02选择本地或远程部署方式
  3. 03配置模型认证和沙箱选项
  4. 04执行必需的基本检查及可选深度测试
  5. 05将决策关联到相关自托管文档
  6. 06处理经用户同意的可选设置反馈

适用场景

  1. 01在本地机器上设置 Agenta
  2. 02将 Agenta 部署到远程服务
  3. 03选择 Agent 执行沙箱
  4. 04验证新部署的 Agenta

MCP 相关

该技能说明内置工具、MCP 服务和定时触发器无需 Composio 即可使用，并引导用户查阅 Agenta 文档以连接 MCP 服务。

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/agenta-ai/agenta-skills --skill self-host-agenta

安装后在 Claude Code 中输入/self-host-agenta确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

resources/
decisions.md
harden.md
send-feedback.md
test.md
troubleshoot.md

详细介绍

自托管 Agenta

你正在帮助用户部署开源版 Agenta，并在其上运行一个可用的 Agent。 这是引导式设置，而不是参考资料查询。请一步步引导用户，最后确保 Agent 已经过测试并可正常运行。此技能适用于开源版；如果涉及 EE（访问控制、SSO、多组织），请说明并暂不处理。

公开的 OSS 自托管文档 https://docs.agenta.ai/self-host 是所有命令的权威来源。请链接该页面；不要在此处重述其中的命令。你已有代码库、其中的 AGENTS.md 以及这些文档。显而易见的内容请自行推断。能直接查阅的内容无需再次解释。请保持简洁。

工作流（按顺序执行）

  1. 先了解需求，再提出计划。开始操作前不要做任何事。 用几句话说明你对用户需求的理解，以及你打算如何设置（本地机器或远程服务），并指出需要用户做出的选择。暂时不要运行命令。

  2. 列出需要做出的选择，然后询问用户。 对以下每项选择，用一行说明背景并给出合理的默认值。如果你的交互环境提供提问／选择界面（类似 AskUserQuestion 的工具），请使用它，让用户直接选择。对于有默认值的选项，请表述为“如无异议，我将默认选择 X。”不要用大段文字罗列所有选项。详细说明和各项对应的文档链接见：resources/decisions.md。

  3. 获得用户对计划的确认后，再执行。 实际命令请遵循 OSS 文档（参见下方路由表）。请基于已检出的 https://github.com/Agenta-AI/agenta 克隆版本进行操作；run.sh 会根据其根目录解析路径。

  4. 分级测试，并让用户选择测试深度。 始终运行快速健全性检查（API 健康状态、runner 可访问、注册流程能进入 studio）。然后询问用户是否要继续深入：快速功能检查（运行一条提示词，耗时几分钟）或完整端到端检查（工具调用、持久化挂载，以及运行发生的位置，耗时约 15 至 20 分钟）。未经询问，不要运行更深入的测试。遇到失败时，请排查问题并重试。步骤见：resources/test.md。

  5. 说明文件夹挂载（仅限本地沙盒）。 设置完成后，且仅当用户选择了本地沙盒时，用一句话告知用户可以通过挂载主机文件夹，让 Agent 访问该文件夹，并链接自定义 Agent 运行时。如果选择了 Daytona，则跳过此项。

  6. 征求反馈。 在结束时，或出现故障时，询问用户：“我可以发送匿名设置反馈，帮助 Agenta 团队改进吗？”只有用户同意后才能发送，且绝不要发送机密信息。无论用户是否同意，都要表示感谢——团队非常感激。 发送方式见：resources/send-feedback.md。

需要做出的选择（OSS）

请在第 2 步与用户确认这些选择。背景信息和文档链接见 resources/decisions.md。

  • 部署位置——本地机器（默认）或远程服务。
  • 模型身份验证——托管提供商 API 密钥（适用于任何部署位置，默认），或用户自己的 Claude/Codex 订阅（仅限本地）。
  • 沙盒（运行 Agent 代码的位置）——本地（速度快，与 runner 容器共享，仅适用于单个可信用户；首次本地设置的默认选项），或 Daytona（每次运行相互隔离，需要 Daytona API 密钥）。
  • 应用工具和触发器（可选）——如需将第三方应用连接为工具，或使用事件触发器（由第三方应用触发 Agent），部署需要 Composio；使用 Composio 需要一个免费账户和 COMPOSIO_API_KEY。询问用户是现在设置还是跳过；默认跳过。内置工具、MCP 服务和计划（基于时间）触发器无需此项。此选项与计划触发器无关。
  • 对外开放方式——仅适用于远程部署：使用普通 IP:port，或使用带 TLS 的域名。

路由表：“我想要……” -> OSS 文档

目标页面
首次本地部署（端口 80 或自定义端口）https://docs.agenta.ai/self-host/quick-start
从哪里开始／哪些内容适用于我https://docs.agenta.ai/self-host/overview
所有环境变量（包括 runner 变量）https://docs.agenta.ai/self-host/configuration
网络拓扑、端口、容器 DNShttps://docs.agenta.ai/self-host/infrastructure/networking
各项服务如何协同工作https://docs.agenta.ai/self-host/infrastructure/architecture
在远程服务上部署https://docs.agenta.ai/self-host/guides/deploy-remotely
在前面配置带 TLS 的域名https://docs.agenta.ai/self-host/guides/using-ssl
运行如何到达 runnerhttps://docs.agenta.ai/self-host/agent-execution/how-agents-run
使用我自己的 Claude/ChatGPT 订阅运行 Agenthttps://docs.agenta.ai/self-host/use-your-own-subscription
在云沙箱（Daytona）中运行 Agenthttps://docs.agenta.ai/self-host/agent-execution/daytona
在 runner 容器中本地运行 Agenthttps://docs.agenta.ai/self-host/agent-execution/run-agents-locally
哪种沙箱适合我的部署https://docs.agenta.ai/self-host/agent-execution/sandbox-isolation-and-security
为 Agent 运行添加二进制文件、依赖项或 CPUhttps://docs.agenta.ai/self-host/agent-execution/customize-the-agent-runtime
连接应用工具、MCP 服务和触发器https://docs.agenta.ai/self-host/app-tools-and-triggers

资源

  • resources/decisions.md — 深入介绍问卷：每项决策、其背景、默认值、影响，以及包含操作方法的文档页面。
  • resources/test.md — 分级测试：始终运行的健全性检查，以及可选的功能测试和完整端到端测试。
  • resources/troubleshoot.md — 经实地验证的问题，按确切错误文本索引。
  • resources/harden.md — 面向公网主机的 OSS 远程加固。
  • resources/send-feedback.md — 如何发送可选且经用户批准的设置反馈。主题公开；切勿包含机密信息。

基本规则

  • 文档是事实依据。如果资源文件与文档不一致，以文档为准。
  • 交给用户前，务必验证每条命令；这些命令会在真实部署环境中运行。
  • 切勿打印或发送机密信息（API 密钥、令牌、密码、数据库凭据）。

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