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メンテナンス: 活発

alibaba/anolisa

ANOLISA — エージェント OS。ランタイム、セキュリティ、可観測性、Tokenless 応答圧縮でトークン使用量とコストを削減

GitHub で見るホームページ
$ curl -fsSL https://get.agentic-os.sh | bash

620

スター

109

フォーク

Rust

言語

Apache-2.0

ライセンス

2026-03-30

作成日

2026-09-08

最終プッシュ

Apache-2.0 の Rust 製 Agentic OS レイヤー。Token-less はエージェントフレームワークをコード変更なしにモデル間に挟んで動作するため、DeepSeek Harness 環境と併用できます。

DSH 統合

互換

自動推定

安全性監査

未監査

最終検証日

2026-08-21

ライセンス

Apache-2.0

01どんなタスクに使えるのか?

  • Cut token cost of tool-heavy agent workflows before responses reach the model

    Token-less response/schema compression in the pipeline — README reports 65.8% fewer Tokens for tool responses, 47.3% for tool schemas and 62.9% for the full pipeline, with dropped items retrievable via reversible `<<tokenless:KEY>>` markers

    Developers running token-heavy agent tasks (e.g. alongside DeepSeek Harness workflows) who want lower context cost without changing their agent framework

  • Let an Agent operate the system directly from the terminal

    cosh-ng AI-native terminal that keeps Bash/Zsh behavior and adds an Agent which understands intent, uses tools and Skills, and asks for approval before risky work

    Linux/macOS users and DevOps engineers who want agent-driven system work in one terminal instead of a separate chat app

  • Secure agent execution with sandboxing, Skill integrity checks and workspace recovery

    Agent Sec Core isolates risky operations and flags changed signed Skills as `drifted`/`deny`; ws-ckpt keeps recovery points for workspace changes

    Teams running unattended agent tasks who need execution boundaries, Skill tamper detection and a way back

02DeepSeek Harness への導入方法

前提条件

  • Linux or macOS (per the README platform badge)
  • curl plus shell access; the bootstrap script installs into the user environment (`export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"`)
  • sudo for system-mode installs such as cosh-ng

インストール手順

  1. 01

    Install the ANOLISA CLI entry point: `curl -fsSL https://get.agentic-os.sh | bash` (then `export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"`)

    $ curl -fsSL https://get.agentic-os.sh | bash

  2. 02

    Install the AI-native terminal in system mode: `sudo anolisa --install-mode system install cosh-ng`

  3. 03

    Add Token-less independently: `anolisa install tokenless`

  4. 04

    For Claude Code, connect the adapter: `anolisa adapter enable tokenless claude-code`, then restart Claude Code

  5. 05

    Run `cosh` to enter the AI-native terminal

導入成功の確認

作者は未記載

03DSH 統合と能力の範囲

DSH 統合互換

Framework-agnostic companion layer: Token-less compresses tool responses/schemas between any Agent framework and the model with no harness changes, so it can sit alongside DeepSeek Harness workflows; the README does not mention dsh by name

  • Token-less tool-output compression

    tool schemas and tool responses between the Agent and the modelcompressed context with field-blacklist drops; dropped array items stay retrievable through reversible `<<tokenless:KEY>>` markers; `tokenless stats summary` / `tokenless stats list` show savings

    runs as a pipeline between the Agent and the model, so it intercepts tool traffic in flightadapter configuration writes into the connected agent (e.g. Claude Code) and requires restarting it
  • cosh-ng AI-native terminal

    natural language and shell commands in one terminalan Agent that understands intent, uses tools and Skills, and asks for approval before risky work, while keeping Bash/Zsh behavior

    installed in system mode via `sudo anolisa --install-mode system install cosh-ng`
  • Agent Sec Core sandbox & Skill verification

    agent operations and signed Skillsrisky operations isolated in a sandbox; changed signed Skills reported as `drifted` and blocking findings recorded as `deny` on rescan

    isolates/intercepts risky operations at runtime and records security findings for Skills
  • AgentSight observability

    a running Agent on Linuxend-to-end view of user input through model and tool calls, with Token use and sub-agent branches, observed via eBPF without changing agent code

    uses eBPF kernel-level tracing on Linux to observe the agent process

04誰に向いているのか?使うべきでない場面は?

向いている用途

  • Developers running token-heavy agent tasks (e.g. alongside DeepSeek Harness workflows) who want lower context cost without changing their agent framework
  • Linux/macOS users and DevOps engineers who want agent-driven system work in one terminal instead of a separate chat app
  • Teams running unattended agent tasks who need execution boundaries, Skill tamper detection and a way back

不向きな用途

  • ANOLISA targets Linux and macOS only (per the README platform badge); several runtime features such as AgentSight's eBPF observation are Linux-specific.
  • Installation uses a remote bootstrap script (`curl -fsSL https://get.agentic-os.sh | bash`), requires network access, and system-mode components like cosh-ng need sudo.

05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意

  • ANOLISA targets Linux and macOS only (per the README platform badge); several runtime features such as AgentSight's eBPF observation are Linux-specific.
  • Installation uses a remote bootstrap script (`curl -fsSL https://get.agentic-os.sh | bash`), requires network access, and system-mode components like cosh-ng need sudo.
  • Token savings vary by workload: the cited 317K Tokens (40.5%) came from one observed coding task, and savings apply to the tool responses entering the context, not to the whole session bill.
2026-03-302026-08-19tokenless/v0.7.11

Apache-2.0 · actively maintained (release tokenless/v0.7.11, 2026-08-20; repo pushed 2026-08-19)

06よくある質問

ANOLISA は DeepSeek Harness とどう連携しますか?

README は DeepSeek Harness(dsh)に言及していません。ANOLISA はフレームワーク非依存のコンパニオン層で、Token-less はエージェントとモデルの間で動作し「エージェントフレームワークのコード変更不要」です。そのため既存エージェント構成のツール呼び出しを最適化でき、adapter で具体的なエージェントに接続します(README の例は Claude Code)。

対応プラットフォームは?

README のプラットフォームバッジに従い Linux と macOS です。AgentSight の eBPF 観測など一部の機能は Linux 限定です。

インストールの前提条件は?

ブートストラップスクリプト `curl -fsSL https://get.agentic-os.sh | bash` を実行するためのネットワークと curl、`~/.local/bin` の PATH 追加、cosh-ng などシステムモードのインストールには sudo が必要です。

Token-less でどの程度 Token を節約できますか?

README のベンチマークではツールレスポンスで 65.8%、ツールスキーマで 47.3%、フルパイプラインで 62.9% の削減。観測されたあるコーディングタスクでは 317K Token(40.5%)を節約しました。効果はワークロードにより異なり、節約はコンテキストに入るツールレスポンスに適用され、セッション全体の請求額そのものではありません。

圧縮は安全で可逆ですか?

はい。削除された配列要素は `<<tokenless:KEY>>` マーカーで取り戻せるため圧縮は可逆です。ANOLISA は既存の Shell・エージェントフレームワーク・サンドボックスをそのまま維持します。

08データと出典

  • 作者による申告github.com4624909d619e…

    The operating system layer for Agent workloads. Let Agents drive the system straight from your terminal, and strip the t…

  • 自動推定github.com4624909d619e…

    Compression runs between the Agent and the model, so no Agent framework code changes.

このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日:2026-08-21。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。

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