NVIDIA NemoClaw 参考栈在 OpenShell 沙箱中安全运行 AI Agent 的安装、配置与贡献指南【免费下载链接】NemoClawRun agents like Hermes, LangChain Deep Agents, and OpenClaw more securely inside NVIDIA OpenShell with managed inference项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NemoClawNemoClaw 是 NVIDIA 开源的参考实现栈Reference Stack用于在 NVIDIA OpenShell 沙箱中更安全地运行受支持的 AI Agent默认 OpenClaw另支持 Hermes 与 LangChain Deep Agents Code。本文以仓库 README.md 为主线结合 package.json、三个 Agent 的 manifest.yaml、blueprint.yaml、openclaw-sandbox.yaml 与 scripts/dev-setup.sh 等源码级证据带你掌握 NemoClaw 的定位、安装流程、核心安全设计、CLI 用法及贡献者开发环境搭建读完后即可独立完成从安装、选择 Agent 到接入托管推理与网络策略的完整闭环。NemoClaw 是什么一套更安全的沙箱化 Agent参考栈根据 README.md 的定位NemoClaw 是一个开源参考栈核心目标是在 NVIDIA OpenShell 沙箱内更安全地运行受支持的 AI Agent。它并非重新实现 Agent而是通过 NemoClaw CLI 及其 Agent 专属别名为沙箱化运行提供一整套托管能力主要包括Guided onboarding引导式入门向导式安装与首次沙箱创建Managed inference托管推理为沙箱内 Agent 提供受管理的模型推理路由Network policy网络策略默认拒绝的外发访问控制Managed integrations托管集成消息通道、MCP 服务器等集成的托管接入Snapshots快照沙箱状态的备份与恢复Lifecycle operations生命周期操作沙箱的启动、停止、重建、升级与卸载。从源码结构看CLI 本体是一个 oclif 应用入口为 src/nemoclaw.ts它作为兼容性前端控制器把实际语法适配交给 src/lib/cli/public-dispatch.ts该文件刻意保持精简命令发现与解析由src/commands/**下的 oclif 命令承担。package.json 中的bin字段同时暴露了多条命令nemoclaw、nemoclaw-acp、nemoclaw-blueprint-runner、nemohermes和nemo-deepagents——前两者分别是主 CLI 与 ACP 适配器后两者是 Hermes 与 Deep Agents 的别名入口。值得注意的运行前提仓库 package.json 的engines声明Node.js 22.19.0并以可选依赖方式引入nvidia/openshell-sdk0.0.116这是 NemoClaw 与 OpenShell 协同工作的 SDK 基础。支持的 Agent三类运行时与 manifest 集成契约README 明确列出三类受支持 Agent其中OpenClaw 为默认 AgentAgent定位对应 Quickstart 文档OpenClaw默认基于网关gateway的 AI Agent拥有插件生态quickstart.mdxHermes带学习闭环的自改进型 AgentNous Researchquickstart-hermes.mdxLangChain Deep Agents Code基于 Deep Agents SDK 的终端编码 Agentquickstart-langchain-deepagents-code.mdxNemoClaw 与每个 Agent 的集成契约统一声明在agents/agent/manifest.yaml中这是理解参考栈如何与三方 Agent 对接的关键入口agents/openclaw/manifest.yaml声明 OpenClaw 以 npm 方式安装openclaw gateway run为网关命令健康探针位于http://localhost:18789/配置目录为/sandbox/.openclawopenclaw.json并列出agents、workspace、skills、hooks、canvas、cron、memory、credentials等需要纳管的状态目录。值得注意的安全细节identity与devices目录只销毁不备份恢复副本无法通过认证注释中引用 issue #6852避免快照泄露网关鉴权状态。agents/hermes/manifest.yamlHermes 以 curl 方式安装健康探针为http://localhost:8642/health配置在/sandbox/.hermes/config.yaml并采用bearer_tokenAPI_SERVER_KEY环境变量的 Web 鉴权方式——与 OpenClaw 的 device pairing 机制不同。其runtime/state.db、kanban.db、gateway/discord_message_recovery.db等 SQLite 文件通过 SQLite 在线备份 API 捕获保证一致性。agents/langchain-deepagents-code/manifest.yaml这是纯终端型terminal运行时无长驻网关与仪表盘健康面交互命令为dcode无头模式为dcode -n配置为/sandbox/.deepagents/config.toml。其config.toml的恢复采用 key-allowlist 合并策略只有ui.*、threads.*、interpreter.*、startup.mode等用户键可恢复NemoClaw 生成的models/update表必须新鲜require_fresh_tables其余未知或敏感键一律丢弃。从这三个 manifest 可以看出 NemoClaw 的设计原则Agent 自身仍是其配置、技能与状态的权威NemoClaw 只负责沙箱化承载、状态纳管与推理注入。快速开始两条入口路径README 提供了两条上手路径——给编码 Agent用的 Starter Prompt以及给开发者直接在终端使用的 Installer。从你的编码 Agent 开始Starter Prompt如果你使用 Cursor、Claude Code、Codex、Copilot 等本地编码 Agent可以先复制 NemoClaw 的 starter prompt 交给它来协助安装。该 prompt 会引导你的 Agent以 NemoClaw 官方文档与 skills 为信息来源一次只问一个问题只在获得你批准后运行命令把密钥留在聊天之外避免 API Key 等敏感信息进入对话记录。仓库中以AI Agent 使用文档为核心设计的技能位于 skills/nemoclaw-user-guide/SKILL.md它定义了文档检索顺序优先 docs MCP 的searchDocs其次使用仓库内 Markdown 索引与页面并约束 Agent 不得凭过期副本作答、必须区分 Agent 变体openclaw/hermes/deepagents且不得混用变体专属指令。该技能还明确要求在要求用户提供 API Key、机器人令牌或私有 URL 之前停下绝不让用户把密钥粘贴进聊天并规定示例一律使用PASTE_YOUR_API_KEY_HERE之类的脱敏占位符。使用终端安装器Installer在安装前建议先阅读 prerequisites.mdx硬件、软件与受支持平台。在受支持的 DGX 或 WSL 主机上安装器会询问Run express install with these settings? [Y/n]:直接回车Y使用该平台的推荐预设设置执行快速安装默认安装 OpenClaw安装完成后参考 quickstart.mdx输入n进入交互模式可自行选择 Hermes 或 LangChain Deep Agents Code、沙箱名称、推理提供商inference provider与模型。README 还提示一个 Hermes 特例当从轻量终端连接 Hermes 沙箱时NemoClaw 可能安装一个受管的nemoclaw-lightHermes 皮肤以提供可读的助手文本当终端不再需要时会移除该受管皮肤状态并保留用户自选的 Hermes 皮肤。从安装器实现看根目录 install.sh 是一个薄引导层它会先选定一个 ref默认lkg可用NEMOCLAW_INSTALL_TAG或NEMOCLAW_INSTALL_REF覆盖浅克隆该 ref 后从同一克隆执行安装器逻辑并对下载脚本做 shebang 与 SHA-256 完整性校验避免curl | bash链路中的脚本替换风险。安装完成后主 CLI 会被安装为nemoclawcurl -fsSL https://www.nvidia.com/nemoclaw.sh | bashHermes 变体为nemohermesNEMOCLAW_AGENThermes bashDeep Agents 变体为nemo-deepagentsNEMOCLAW_AGENTlangchain-deepagents-code bash——详见 commands.mdx 中的 Agent 选择说明。核心能力纵深Blueprint、托管推理与网络策略README 将文档按主题组织成表其中几个主题直接对应仓库中的可验证实现这里结合源码展开。托管推理Blueprint 中的五种推理档案README 中的 Choose an Inference Provider 对应 blueprint.yaml。该文件是沙箱编排蓝图声明了 OpenShell 最低版本要求min_openshell_version: 0.0.116、固定到具体 digest 的沙箱镜像ghcr.io/nvidia/openshell-community/sandboxes/openclawsha256:...防止:latest被意外替换并在inference.profiles中定义五种推理档案档案provider_type端点说明defaultnvidiahttps://integrate.api.nvidia.com/v1默认 NVIDIA 托管推理模型nvidia/nemotron-3-super-120b-a12bncpnvidia动态端点走 NVIDIA NCP凭据来自NVIDIA_INFERENCE_API_KEYnim-localopenaihttp://nim-service.local:8000/v1本地 NIM 服务超时 180svllmopenaihttp://localhost:8000/v1本地 vLLM默认模型为 HF repo idnvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-FP8凭据默认值dummyroutedopenaihttp://localhost:4000/v1经内置推理路由器池配置见router/pool-config.yaml与routed档案配套Blueprint 还启用了内置路由器router.enabled: true端口 4000池配置在 nemoclaw-blueprint/router/pool-config.yaml。README 中的 Choose an Inference Provider 文档页即 choose-inference-provider.mdx其路由推理routed inference配置与这里的routed档案一一对应。网络策略默认拒绝的外发控制README 中 Network Policies 与 Customize Network Policy 分别对应 network-policies.mdx 和 customize-network-policy.mdx。其默认策略实现位于 openclaw-sandbox.yaml策略原则在文件头部写得很明确deny by default, allow only whats needed默认拒绝只放行核心功能所需。具体机制包括文件系统策略filesystem_policy/usr、/lib、/proc、/etc、/var/log等只读/tmp、/sandbox/.openclaw、/sandbox/.nemoclaw等可写注释还解释了/dev/pts必须放行否则 landlock 会以 EACCES 拒绝forkpty导致 tmux 报create window failedissue #4513Landlock 兼容模式当前为best_effort注释明确说明暂未切换enforce需跨内核版本充分测试ref #516进程策略Agent 以sandbox用户/组运行网络策略network_policies以nvidia为例仅放行integrate.api.nvidia.com:443的POST /v1/chat/completions、POST /v1/completions、POST /v1/embeddings、GET /v1/models等 REST 规则其余外发默认拒绝。动态策略更新可参考 customize-network-policy.mdx静态/动态修改与预设整体安全控制框架见 best-practices.mdx 与 sandbox-hardening.mdx。沙箱入口点gateway 与 agent 的进程隔离沙箱容器的入口脚本是 scripts/nemoclaw-start.sh共 5000 行。其注释揭示了核心安全设计入口以 root 启动先以gateway用户运行网关再降权为sandbox用户执行 Agent 命令——这样沙箱内的 Agent 无法杀死网关或用篡改配置重启它fake-HOME 绕过CVE 防御同时启动时会校验配置哈希以检测篡改。脚本还支持一组启动期环境变量可在不重建镜像的前提下覆盖运行时行为变量作用NVIDIA_INFERENCE_API_KEYNVIDIA 托管推理的 API KeyNEMOCLAW_MODEL_OVERRIDE启动时覆盖主模型NEMOCLAW_INFERENCE_API_OVERRIDE跨提供商族切换 API 类型如anthropic-messages/openai-completionsNEMOCLAW_CONTEXT_WINDOW/NEMOCLAW_MAX_TOKENS覆盖上下文窗口与最大输出 tokenNEMOCLAW_REASONING/NEMOCLAW_REASONING_EFFORT启用推理模式及 effortlow/medium/highNEMOCLAW_CORS_ORIGIN追加允许的浏览器源自定义域名/端口CLI 与生命周期操作README 的 CLI Commands 对应 commands.mdx其内容按 Agent 变体区分OpenClaw主命令为nemoclawnemoclaw onboard默认选择 OpenClaw除非用--agent name或NEMOCLAW_AGENTname指定其他已安装 Agent可用nemoclaw agents list查看。沙箱内聊天界面还提供/nemoclaw斜杠命令/nemoclaw帮助、/nemoclaw status沙箱与推理状态、/nemoclaw onboard入门状态与重配置指引、/nemoclaw eject回滚到宿主安装的说明。Hermes使用nemohermes别名nemohermes onboard默认选 Hermesnemohermes my-sandbox connect连接 Hermes 沙箱它内置 Hermes 仪表盘与独立的 OpenAI 兼容 API 端点并提供 NemoClaw Hermes 插件工具与on_session_start钩子。LangChain Deep Agents Code使用nemo-deepagents别名运行时为终端型dcode交互与dcode -n无头配置托管在/sandbox/.deepagents。社区、贡献者路径与安全报告社区渠道README 说明 NemoClaw 当前为alpha 项目维护者按 best effort 处理 Issue、讨论与 PR无固定响应时限。提问走 GitHub Discussions / Discord可复现的 Bug 走 GitHub Issues功能提案先 Discussions 后 Issue示例投稿见社区仓库漏洞严禁开公开 Issue必须走 SECURITY.md 中的私有通道NVIDIA 漏洞披露计划、加密邮件 psirtnvidia.com、GitHub 私有漏洞报告。贡献者开发环境贡献路径与终端用户安装器完全分离核心脚本是 scripts/dev-setup.shgit clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NemoClaw cd NemoClaw ./scripts/dev-setup.sh # 仅准备仓库本地依赖、构建与钩子不创建运行时沙箱也可以用兼容编码 Agent 直接发起Set up this machine as a NemoClaw contributor and prepare it for a first PR.脚本支持四种模式模式行为默认 /--repair安装或修复仓库本地贡献者工具链依赖、构建、pre-commit/commit-msg/pre-push 钩子--expose-cli显式选择暴露一个 PATH 可见的开发版 NemoClaw CLI--with-runtime依次完成 setup、暴露 CLI、验证 readiness再进入运行时 onboardingbin/nemoclaw.js onboard--doctor [--json]只读的贡献者就绪度检查--json输出结构化报告从脚本实现看它严格遵循只改动仓库本地内容的原则不修改宿主包、全局 Git 配置、GitHub 状态、签名密钥、凭据、许可证或沙箱CLI 暴露与运行时 onboarding 都必须显式 opt-in。它要求 Node.js 22.19、npm 10、Python 3.11并支持 macOS/Linux 的 arm64/aarch64 与 x86_64 主机--doctor还会检查 Docker 资源最低 4 vCPU / 8 GiB建议 16 GiB、Git 身份与提交签名、GitHub CLI 认证、OpenShell SDK、构建产物新鲜度与本地 CLI 是否指向当前检出等。当前优先级README 公开了当前维护优先级非交付承诺提升跨受测平台的安装与 onboarding 可靠性强化沙箱加固、凭据处理与网络策略默认值验证本地与路由推理的受支持提供商路径保持文档、排障指南与 Agent skills 与受支持工作流对齐。授权与使用注意NemoClaw 以Apache 2.0授权见 LICENSE。README 同时包含重要免责声明该软件会自动检索、访问或与外部材料交互这些外部材料不随软件分发受其各自条款约束使用方需自行核实所检索材料的合规性、安全性、完整性与适用性软件按 AS IS 提供且不附带任何担保。总体而言NemoClaw 的价值在于把跑一个 Agent这件看似简单的事收敛为一套可重复、可审计、默认安全的参考流程统一的三方 Agent 集成契约manifest、声明式沙箱蓝图blueprint、默认拒绝的策略文件以及围绕 onboarding、推理、快照、生命周期与贡献开发的完整工具链。对希望在生产环境或自有 DGX 上规范运行 OpenClaw/Hermes/Deep Agents 的团队而言这份仓库就是最好的起点与事实来源。【免费下载链接】NemoClawRun agents like Hermes, LangChain Deep Agents, and OpenClaw more securely inside NVIDIA OpenShell with managed inference项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NemoClaw创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 
长河君 · 2026/9/20 4:41:10 · 阅读 1.2k NVIDIA NemoClaw 参考栈：在 OpenShell 沙箱中安全运行 AI Agent 的安装、配置与贡献指南
NVIDIA NemoClaw 参考栈在 OpenShell 沙箱中安全运行 AI Agent 的安装、配置与贡献指南【免费下载链接】NemoClawRun agents like Hermes, LangChain Deep Agents, and OpenClaw more securely inside NVIDIA OpenShell with managed inference项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NemoClawNemoClaw 是 NVIDIA 开源的参考实现栈Reference Stack用于在 NVIDIA OpenShell 沙箱中更安全地运行受支持的 AI Agent默认 OpenClaw另支持 Hermes 与 LangChain Deep Agents Code。本文以仓库 README.md 为主线结合 package.json、三个 Agent 的 manifest.yaml、blueprint.yaml、openclaw-sandbox.yaml 与 scripts/dev-setup.sh 等源码级证据带你掌握 NemoClaw 的定位、安装流程、核心安全设计、CLI 用法及贡献者开发环境搭建读完后即可独立完成从安装、选择 Agent 到接入托管推理与网络策略的完整闭环。NemoClaw 是什么一套更安全的沙箱化 Agent参考栈根据 README.md 的定位NemoClaw 是一个开源参考栈核心目标是在 NVIDIA OpenShell 沙箱内更安全地运行受支持的 AI Agent。它并非重新实现 Agent而是通过 NemoClaw CLI 及其 Agent 专属别名为沙箱化运行提供一整套托管能力主要包括Guided onboarding引导式入门向导式安装与首次沙箱创建Managed inference托管推理为沙箱内 Agent 提供受管理的模型推理路由Network policy网络策略默认拒绝的外发访问控制Managed integrations托管集成消息通道、MCP 服务器等集成的托管接入Snapshots快照沙箱状态的备份与恢复Lifecycle operations生命周期操作沙箱的启动、停止、重建、升级与卸载。从源码结构看CLI 本体是一个 oclif 应用入口为 src/nemoclaw.ts它作为兼容性前端控制器把实际语法适配交给 src/lib/cli/public-dispatch.ts该文件刻意保持精简命令发现与解析由src/commands/**下的 oclif 命令承担。package.json 中的bin字段同时暴露了多条命令nemoclaw、nemoclaw-acp、nemoclaw-blueprint-runner、nemohermes和nemo-deepagents——前两者分别是主 CLI 与 ACP 适配器后两者是 Hermes 与 Deep Agents 的别名入口。值得注意的运行前提仓库 package.json 的engines声明Node.js 22.19.0并以可选依赖方式引入nvidia/openshell-sdk0.0.116这是 NemoClaw 与 OpenShell 协同工作的 SDK 基础。支持的 Agent三类运行时与 manifest 集成契约README 明确列出三类受支持 Agent其中OpenClaw 为默认 AgentAgent定位对应 Quickstart 文档OpenClaw默认基于网关gateway的 AI Agent拥有插件生态quickstart.mdxHermes带学习闭环的自改进型 AgentNous Researchquickstart-hermes.mdxLangChain Deep Agents Code基于 Deep Agents SDK 的终端编码 Agentquickstart-langchain-deepagents-code.mdxNemoClaw 与每个 Agent 的集成契约统一声明在agents/agent/manifest.yaml中这是理解参考栈如何与三方 Agent 对接的关键入口agents/openclaw/manifest.yaml声明 OpenClaw 以 npm 方式安装openclaw gateway run为网关命令健康探针位于http://localhost:18789/配置目录为/sandbox/.openclawopenclaw.json并列出agents、workspace、skills、hooks、canvas、cron、memory、credentials等需要纳管的状态目录。值得注意的安全细节identity与devices目录只销毁不备份恢复副本无法通过认证注释中引用 issue #6852避免快照泄露网关鉴权状态。agents/hermes/manifest.yamlHermes 以 curl 方式安装健康探针为http://localhost:8642/health配置在/sandbox/.hermes/config.yaml并采用bearer_tokenAPI_SERVER_KEY环境变量的 Web 鉴权方式——与 OpenClaw 的 device pairing 机制不同。其runtime/state.db、kanban.db、gateway/discord_message_recovery.db等 SQLite 文件通过 SQLite 在线备份 API 捕获保证一致性。agents/langchain-deepagents-code/manifest.yaml这是纯终端型terminal运行时无长驻网关与仪表盘健康面交互命令为dcode无头模式为dcode -n配置为/sandbox/.deepagents/config.toml。其config.toml的恢复采用 key-allowlist 合并策略只有ui.*、threads.*、interpreter.*、startup.mode等用户键可恢复NemoClaw 生成的models/update表必须新鲜require_fresh_tables其余未知或敏感键一律丢弃。从这三个 manifest 可以看出 NemoClaw 的设计原则Agent 自身仍是其配置、技能与状态的权威NemoClaw 只负责沙箱化承载、状态纳管与推理注入。快速开始两条入口路径README 提供了两条上手路径——给编码 Agent用的 Starter Prompt以及给开发者直接在终端使用的 Installer。从你的编码 Agent 开始Starter Prompt如果你使用 Cursor、Claude Code、Codex、Copilot 等本地编码 Agent可以先复制 NemoClaw 的 starter prompt 交给它来协助安装。该 prompt 会引导你的 Agent以 NemoClaw 官方文档与 skills 为信息来源一次只问一个问题只在获得你批准后运行命令把密钥留在聊天之外避免 API Key 等敏感信息进入对话记录。仓库中以AI Agent 使用文档为核心设计的技能位于 skills/nemoclaw-user-guide/SKILL.md它定义了文档检索顺序优先 docs MCP 的searchDocs其次使用仓库内 Markdown 索引与页面并约束 Agent 不得凭过期副本作答、必须区分 Agent 变体openclaw/hermes/deepagents且不得混用变体专属指令。该技能还明确要求在要求用户提供 API Key、机器人令牌或私有 URL 之前停下绝不让用户把密钥粘贴进聊天并规定示例一律使用PASTE_YOUR_API_KEY_HERE之类的脱敏占位符。使用终端安装器Installer在安装前建议先阅读 prerequisites.mdx硬件、软件与受支持平台。在受支持的 DGX 或 WSL 主机上安装器会询问Run express install with these settings? 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