OryxOS 是什么
OryxOS 是一个开源的 Agent Harness OS：装在企业自己的 K8s、虚拟机或物理机上的 Agent 运行底座。它为运维助手、客服助手、知识助手等各类业务 Agent 提供统一的模型接入、推理循环、记忆、工具调用、沙箱与审计能力。
一个目录定义一个 Agent，一个底座运行一群 Agent。私有部署，数据不出域。
业务方只做两件事：写一个 Agent 目录（一份 AGENT.md），配几个工具。消息从哪来、LLM 怎么调、上下文怎么续、审计怎么落，都是 OryxOS 的事。
为什么需要 OryxOS
每家公司都有该交给 Agent 的活，但大多数 Agent 还停在 demo，卡在四道门槛上：
| 门槛 | 现状 | OryxOS 的做法 |
|---|---|---|
| 定义 Agent 要写代码 | 最懂业务的人反而做不了 | 一份 AGENT.md，自然语言定义 Agent |
| 云平台要把数据拿走 | 严监管行业合规过不去 | 私有部署，数据留在企业自己的基础设施 |
| 执行是黑盒 | 没审计、没白名单，不敢上生产 | 强制沙箱白名单，每次 LLM / 工具调用落库审计 |
| 跑一群 Agent 很难 | 没有"一群 Agent 的操作系统"这一层 | 一个底座统一管理多个 Agent 的生命周期与共享能力 |
更深一层的判断是：让 Agent 在生产环境可靠工作，瓶颈通常不在模型本身，而在 Agent 的运行环境。 OryxOS 做的不是又一个 Agent，而是让一群 Agent 可靠运行的底座本身。
Agent runtime 与 Agent Harness OS
- Agent runtime：让单个 Agent 跑起来的执行内核，负责调用模型、执行工具、管理上下文、控制推理循环。
- Agent Harness OS：在 runtime 之上，管理一群 Agent：多个 Agent 的生命周期、统一的对外渠道与对内接入、统一的记忆、多租户与治理。
借操作系统打个比方：runtime 像单个进程的执行环境，Agent Harness OS 像管理一群进程、调度资源、提供共享服务的那一层。runtime 让一个 Agent 跑起来，OryxOS 让一群 Agent 被运行和管理起来。
北极星公式：
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自然语言(AGENT.md) + Memory + Tool + MCP + Skill + 知识库 + Notify = 一个 Agent五大核心能力
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 对接 LLM | Provider 抽象统一对接 DeepSeek、通义、Kimi 等主流模型，Agent 不感知厂商；多 Provider 通过显式映射区分，支持本地推理 |
| ReAct 循环 | 自己实现的推理引擎：LLM 思考是否调工具 → OryxOS 执行并回填结果 → 继续推理，直到给出答案或达到最大迭代次数 |
| 记忆 | 会话记忆 + 长期记忆两层；长期记忆存在人可读的 MEMORY.md，关键词检索，接口预留向量检索升级空间 |
| 工具体系 | 内置文件、Shell、HTTP、记忆、通知等 9 个工具；扩展分三档：零代码 Agent 目录 + MCP、轻代码自写 MCP server、重代码 @Tool Bean |
| 对外服务 | 所有能力通过 REST API 暴露，任何开发语言都能通过 HTTP 集成 |
核心特性
- 🤖 一个目录 = 一个 Agent：包含
AGENT.md的目录就是一个 Agent，不用写代码，多个 Agent 同实例并存 - ☕ Java 原生：JDK 21 + Spring Boot 3，单个可执行 JAR 部署，复用现有 Java 运维工具链
- 🔒 私有可控：装在企业自己的基础设施上，数据不出域，不锁任何云
- 🛡️ 安全隔离：工具调用经文件、命令、网络白名单校验，凭证走环境变量不落地，全链路可审计
- 🧠 自实现 ReAct：核心推理循环自己实现，不套外部 Agent 框架，机制完全可控
- 🔌 对接开放标准：工具用 MCP、协作用 A2A、Agent 目录借鉴 Anthropic Agent Skills 形态
- ⏰ 定时自动运行：Agent 可按 cron 到点自动执行，并把结果推送到企业 IM
- 🌐 无状态可扩展：运行实例无状态、状态外置，从架构起为走向分布式留好路
设计原则
- 底座优先于 Agent：最重要的交付不是某个强大的 Agent，而是让任意 Agent 都能可靠运行的环境
- 自实现核心，可控优先：核心推理循环自己实现，底层模型协议适配复用成熟库
- 配置即 Agent：一个 Agent 由一份配置定义，而不是由代码写出
- 对接开放标准：与生态协同，不另立协议
- 无状态实例，状态外置：从单机平滑走向分布式的前提
- 安全是地基不是补丁：来源受控、最小权限、强制沙箱、凭证不落地、全链路审计
- 分阶段克制：先把单机运行时内核做扎实，每次架构升级都用真实使用数据证明其必要性
与相关项目的关系
| 类型 | 代表 | 关系 |
|---|---|---|
| Agent OS | OpenClaw、Hermes Agent | 同类不同定位：它们偏个人与小团队，OryxOS 定位严监管企业 |
| 编排平台 | Dify、Coze | 互补：编排平台可以作为应用层调用 OryxOS 的 API |
| Agent 框架 | Spring AI、LangChain4j | 复用：OryxOS 的 LLM 调用层基于 Spring AI Alibaba 实现 |
一句话：框架给你材料让你自己盖房子，编排平台编排的是流程，OryxOS 给你一个拎包入住、可治理、可审计的 Agent 运行底座。