SIDJUA V1.0: Самостоятельная платформа управления для ИИ-агентов

SIDJUA V1.0 — это саморазмещаемая платформа управления для ИИ-агентов, работающая в контейнерах Docker, включая оборудование Raspberry Pi. Инструмент лицензирован под AGPL-3.0 и не зависит от облачных сервисов.
Быстрый старт
Для Mac и Linux: docker pull ghcr.io/goetzkohlberg/sidjua
Для Windows с Docker Desktop и WSL2: Существует известная проблема, когда файл профиля безопасности не находится корректно. Чтобы обойти это, откройте docker-compose.yml и закомментируйте две строки под security_opt:
security_opt:
# - "seccomp=seccomp-profile.json"
# - "no-new-privileges:true"Затем выполните docker compose up -d. Это отключает некоторые механизмы защиты контейнеров, но приемлемо для домашнего использования. Надлежащее исправление запланировано для версии V1.0.1 31 марта.
Ключевые возможности
- Обязательные контрольные точки управления: Каждая задача агента должна пройти проверку правил перед выполнением
- Зашифрованные API-ключи и секреты: AES-256-GCM с хешированием argon2, шифрование для каждого агента
- Сетевая изоляция: Исходящий валидатор блокирует доступ к частным диапазонам IP-адресов
- Безопасность по умолчанию: Модули агентов без песочниц отклоняются, а не предупреждаются
- Резервное копирование и восстановление состояния: Один API-вызов, с ограничением частоты и автоматической очисткой
- Внедрение учетных данных LLM на стороне сервера: Учетные данные OpenAI, Anthropic и др. никогда не передаются в браузер/клиент
- Детализированные лимиты бюджета: Контроль затрат на каждого агента и подразделение
- Изоляция подразделений: Неизвестные или неавторизованные подразделения отклоняются при входе в систему
- Реорганизация во время выполнения: Перераспределение ролей и перемещение агентов между подразделениями без перезапуска
План версий
- V1.0.1 (31 марта): Исправление проблемы с Docker в Windows и добавление 25 задач усиления безопасности по результатам тройного аудита
- V1.0.2 (10 апреля): Добавление генерации случайного мастер-ключа, аутентификации между процессами и миграции секретов модулей из открытого текста в зашифрованное хранилище
Все исправления в V1.0.1 были перепроверены тремя независимыми аудиторами ИИ-кода: xAI Grok, OpenAI GPT-5.4 и DeepSeek.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

Топ-6 навыков Claude с открытым исходным кодом (15 апреля – 3 мая)
Шесть навыков Claude с открытым исходным кодом за последние 15 дней: бренд-алхимия, npm-downloads-to-leads, hyperframes, email-newsletter, ценообразование и другие. Подробный разбор функциональности каждого навыка.

Встроенная в браузер система управления когерентностью в реальном времени для Claude с SDE-полосами и фильтрацией Калмана
Разработчик создал систему управления когерентностью в реальном времени, которая полностью работает как артефакт Claude в браузере, рассматривая диалог как стохастический процесс с живыми путями Монте-Карло для СДУ, двойной фильтрацией Калмана и детектированием поведенческих сигналов.

llm-use – Открытая платформа для маршрутизации и оркестрации многопоточных рабочих процессов агентов LLM.
llm-use революционизирует автоматизацию с помощью своей открытой архитектуры, разработанной для эффективной маршрутизации и организации рабочих процессов многоагентных LLM. Изучите его влияние на операции AI.

Управление контекстом ИИ с помощью хранилища знаний SQLite и инструментов MCP
Один разработчик создал RunawayContext — систему с лицензией MIT, которая хранит уроки проекта в SQLite с FTS5 и опциональным sqlite-vec, сохраняя контекст за сессию менее 3K токенов с помощью инструментов запросов MCP и жестко заданных ограничений.