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
- 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
- 02
Install the AI-native terminal in system mode: `sudo anolisa --install-mode system install cosh-ng`
- 03
Add Token-less independently: `anolisa install tokenless`
- 04
For Claude Code, connect the adapter: `anolisa adapter enable tokenless claude-code`, then restart Claude Code
- 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
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 model→compressed 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 itcosh-ng AI-native terminal
natural language and shell commands in one terminal→an 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 Skills→risky 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 SkillsAgentSight observability
a running Agent on Linux→end-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.
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。
07関連する DSH ワークフロー
weknora
by tencent
オープンソースのLLMナレッジプラットフォーム。生ドキュメントを検索可能なRAG、自律推論エージェント、自己更新型Wikiへ変換する。
honcho
by plastic-labs
ステートフルなエージェントを構築するためのメモリライブラリ。会話履歴や状態を管理し、長期的な文脈保持を実現します。
mirage
by strukto-ai
AI エージェント向けの統合仮想ファイルシステム
reme
by agentscope-ai
エージェント向けのメモリ管理キット。「Remember Me, Refine Me」――記憶の保持と改善を支援します。
08データと出典
The operating system layer for Agent workloads. Let Agents drive the system straight from your terminal, and strip the t…
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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