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
Пользователи OpenClaw сообщают о проблемах с планированием и проверкой при использовании ИИ-агентов.
Пользователи OpenClaw описывают процессы планирования и проверки как 'похожие на MS-DOS', несмотря на эффективную генерацию кода, ссылаясь на необходимость ручного вмешательства, фрагментацию документов и потерю логики при совместной работе агентов. Некоторые экспериментируют с редакторами документов, созданными специально для агентов, такими как comment.io и Proof by Every.
Куратор Claude-Skills ищет отзывы о библиотеке из 181 навыка для агентов
Реза, сопровождающий проекта claude-skills, просит сообщество оставить отзывы о своей библиотеке с открытым исходным кодом, которая содержит 181 навык агента, 250 инструментов Python и 15 персонажей агентов, работающих в 11 инструментах для ИИ-кодирования. Он задаётся вопросом, эффективен ли подход с изолированными навыками, и хочет получить мнения о недостающих навыках, агентах на основе персонажей и интеграциях инструментов.
HomeButler: Управление домашней лабораторией без использования токенов для агентов OpenClaw
HomeButler — это единый бинарный файл на Go, который позволяет агентам OpenClaw управлять инфраструктурой домашней лаборатории без API-ключей или токенов. Он работает локально и сохраняет все операции в вашей сети.
Codeset улучшает работу кодирующих агентов, предоставляя контекст из истории git, специфичный для репозитория.
Codeset генерирует статические файлы из истории git, которые предоставляют контекст, такой как прошлые ошибки, корневые причины и взаимосвязи совместных изменений. Тестирование показало улучшение на 5,3 п.п. на codeset-gym-python и на 2 п.п. на SWE-Bench Pro с использованием OpenAI Codex.