Agent Infra：面向生产环境AI代理基础设施的精选资源
这是一个精心整理的资源集合，专注于构建生产级AI代理所需的基础设施，包括运行时、工作区、沙箱、工具协议、上下文系统、安全、可观测性和评估。该集合不包含通用的AI代理列表，而是聚焦于安全可靠运行代理的底层系统。
Agent Infra 是一个由社区维护的 GitHub 仓库，致力于收集和整理用于构建生产环境 AI 代理的基础设施资源。它专注于代理产品与基础模型之间的系统层，旨在帮助开发者和架构师更安全、更可靠地在生产中运行 AI 代理。与一般的“awesome AI agents”列表不同，该仓库排除了提示词集合、通用AI应用目录、聊天机器人UI工具等，只关注基础设施层面的组件。
仓库的整理围绕一个核心问题展开：每个组件的状态是什么，它应该属于哪里？在范围上，它明确包含了代理运行时和控制平面、持久执行、工作区与运行时状态、沙箱与执行环境、MCP 等工具协议、上下文文件与仓库级指导、安全与权限策略、可观测性与评估、编码代理工作流，以及相关的系统书籍和视频。
仓库首先定义了核心概念，包括代理运行时（执行代理循环、管理状态、重试、工具和人类交互的层）、工作区（代理在任务期间读取和写入的持久工作状态）、沙箱（操作执行的隔离计算环境）、工具协议（代理发现和调用外部工具的接口）等。这些概念为理解后续资源奠定了基础。
在基础文章部分，列举了来自 Anthropic、Temporal、DBOS、GitHub、OpenAI、Vercel、HumanLayer、Manus、Microsoft 和 OpenRath 的关键文章。例如，Anthropic 的“Building Effective Agents”倡导简单可组合的代理模式；Temporal 的“What Is Durable Execution?”介绍了崩溃恢复的工作流概念；OpenAI 的“Sandbox Agents”划清了控制平面与计算平面的界限；Vercel 报告称超过30%的部署由代理触发；HumanLayer 提出无状态 reducer 框架；Manus 主张文件系统支持的上下文；Microsoft Agent Framework 描述了每会话VM隔离；OpenRath 将会话视为一等运行时值。
运行时和控制平面部分列出了 LangGraph（有状态图运行时）、OpenAI Agents SDK（轻量级）、Omnigent（元编排层）、LiteLLM（自托管控制平面）、Microsoft Foundry（托管运行时）、OpenHands（完整平台）、SWE-agent（编码代理模板）、Goose（本地运行时）、Semantic Kernel（企业SDK）、CrewAI 和 AutoGen（多代理框架）、Letta（有状态记忆代理）等项目和相关论文。工具协议部分重点介绍了 MCP 及其文档、规范、SDK、服务器目录、安全最佳实践、安全审计、NSA 指南等，以及 AGENTS.md 上下文格式。
工作区和运行时状态部分涵盖了 Resilient Write（持久写入表面）、BranchFS（写时复制文件系统）、TClone（低延迟 GUI 分叉）以及 Git 工作树、应用补丁等原语。沙箱部分详细讨论了隔离模型（进程策略、共享内核容器、用户态内核容器、WebAssembly、微虚拟机、VM 支持的容器、完全虚拟机）和状态模型（临时、持久卷、文件系统快照、内存快照、可分支后端服务），并列出了托管的沙箱资源。
此外，仓库还涉及安全与治理、可观测性与评估、编码代理工作流、数据层与存储等主题，并提供了相关书籍和视频。总之，Agent Infra 是一个面向 AI 基础设施专家的精选指南，它帮助读者从系统层面理解如何构建可靠、安全的 AI 代理，并提供了丰富的实践资源和理论依据。