【免费下载链接】litellm-agent-control-plane1 place to call all your agents - OpenCode, Hermes, Claude Managed Agents, Cursor Agents API, DeepAgents.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/li/litellm-agent-control-plane点击查看免费下载LiteLLM Agent Control Plane下称 LAP是一个一个入口调用所有 Agent的统一控制平面无论底层跑的是 Claude Managed Agents、Cursor Agents API、OpenCode还是 Hermes、DeepAgents你都可以通过同一套 UI 和 REST API 创建 Agent、发起会话、订阅事件流无需分别对接各家控制台。本文带你一图看懂它支持的 8 大 Agent 运行时并给出快速上手步骤和选型建议。一张图看懂 8 大运行时LAP 的设计哲学很简单运行时是插件控制平面不变。它内置了 3 个托管运行时、1 个 Elastic 桥接运行时以及 4 个可通过 Docker Compose 一键拉起的本地模板运行时外加一个可选的 Pydantic Deep Agents 桥接模板覆盖主流 Agent 生态#运行时类型接入方式说明1Claude Managed Agents托管内置填 API Key 即用Anthropic 托管 Agent 运行时默认运行时2Cursor Agents API托管内置填 API Key 即用支持仓库与 PR 上下文3Gemini Antigravity托管内置填 API Key 即用Gemini 托管 Agent支持代码执行/搜索工具4Elastic Agent Builder桥接内置填 Key Kibana URL绑定已有的 Elastic Agent5OpenCode本地docker compose --profile opencode up开源编码 Agent6OpenClaw本地docker compose --profile openclaw up带网关、浏览器、记忆工具7Deep Agents本地docker compose --profile deepagents upLangChain 深度推理/规划框架8Hermes Agent本地docker compose --profile hermes upNous Research 的 Hermes Agent 本地模板运行时的定义清单见 templates/manifest.jsonUI 侧的模板元数据在 src/ui/src/lib/runtime-templates.ts。3 个内置托管运行时Claude、Cursor、Gemini这三个运行时是**内置built-in**的不需要注册任何自定义 harness在设置里填入对应厂商的 API Key 即可使用。UI 中的内置运行时枚举定义在 src/ui/src/lib/types.ts 的BuiltinRuntimeId中。1️⃣ Claude Managed Agents默认开箱即用这是 LAP 的默认运行时claude_managed_agents。LAP 会把 Agent 创建、会话管理、事件流全部代理给你的网关团队不需要直接触碰 Anthropic 凭证——密钥加密存储在 LAP运行时才注入到请求中。事件流遵循 Anthropic Managed Agents SSE 格式agent.message、agent.tool_use、session.status_idle等文档docs/runtimes/claude-managed-agents.mdx2️⃣ Cursor Agents API带仓库上下文的后台 AgentCursor 运行时让你创建并运行 Cursor 后台 Agent会话支持repository PR 上下文environment字段可指定仓库、分支、是否自动建 PR。LAP 会把 Cursor 原生的assistant/tool_call/status/result事件归一化为 Anthropic 标准事件面让你的调用代码与运行时完全解耦。文档docs/runtimes/cursor.mdx3️⃣ Gemini AntigravityGoogle 系托管 Agentgemini_antigravity运行时让 LAP 通过同一套 Session API 创建并运行 Gemini 托管 Agent并内置code_execution、google_search、url_context三类工具。文档docs/runtimes/gemini-antigravity.mdxElastic Agent Builder复用你已有的 Elastic Agent与其他运行时新建 Agent不同Elastic 运行时elastic_agent_builder是绑定型的LAP 保存一条本地 Agent 记录将其绑定到你 Kibana 中已存在的 Elastic Agent Builder Agent ID之后把 prompt 通过 Kibana 的/api/agent_builder/converse/async接口转发过去。适合已在 Elastic 生态中运营 Agent 的团队直接接管。文档docs/runtimes/elastic-runtime.mdx4 个本地模板运行时Docker Compose 一键拉起OpenCode、OpenClaw、Deep Agents、Hermes 都以模板桥接服务的形式提供位于 templates/ 目录下。它们统一对外暴露Anthropic Managed Agents API 规范因此 LAP 可以用同一套 SDK 和事件流驱动所有运行时。运行时特点模板目录OpenCode开源编码 Agentlocal-opencode自动注册templates/opencode/OpenClaw网关 浏览器 记忆工具模型调用统一走 LAP 网关templates/openclaw/Deep AgentsLangChain 多步推理与规划深度研究场景templates/deepagents/Hermes AgentNous Research 出品模型调用回环到 LAP 的/v1/messagestemplates/hermes/以 OpenCode 为例一条命令启动整栈LAP 服务 Postgres OpenCode 运行时服务健康后会自动向 LAP 注册local-opencodedocker compose --profile opencode upOpenClaw、Deep Agents、Hermes 只是把--profile换成openclaw、deepagents、hermes还支持组合使用。OpenCode 文档docs/runtimes/opencode.mdxOpenClaw 文档docs/runtimes/openclaw.mdxDeep Agents 文档docs/runtimes/deepagents.mdx彩蛋Pydantic Deep Agents 桥接模板除了官方 8 个运行时LAP 还提供 templates/pydantic-deepagents/ 桥接服务它把 Pydantic AI 生态的 Deep Agents 框架规划、子 Agent、持久记忆、沙箱执行、成本管控包装成 Anthropic Managed Agents 兼容服务以自定义运行时方式注册即可无需为 LAP 新写 Rust 适配器。文档见 docs/runtimes/pydantic-deepagents.mdx。快速上手3 步跑通第一个 Agent第 1 步启动。前提是安装好 Docker Desktop然后执行docker compose --profile opencode up打开http://localhost:4000用主密钥默认sk-local登录。第 2 步添加凭证。在Settings → Credentials中添加模型提供商如 Anthropic、OpenAI的 API Key托管运行时则在Agent Runtimes页面对应运行时下填入 Key。第 3 步创建并运行。点击New Agent选择运行时、模型并写入系统提示词然后在聊天面板选择 Agent 与目标运行时即可开始对话。架构亮点单服务 单库事件流统一LAP 刻意保持小巧一个 Docker 镜像lite服务 一个 Postgres 数据库UI、REST API、LiteLLM 网关路由、MCP 代理、Slack 回调、运行时事件流全部由同一进程提供服务架构细节见 docs/learn/architecture.mdx。得益于 Rust 实现作为网关的代理开销极低下图为示例性对比非实测选型建议该选哪个运行时你的场景推荐运行时已在用 Anthropic想要全托管Claude Managed Agents需要 Agent 直接读写仓库/PRCursor Agents API主力模型是 Google GeminiGemini Antigravity已在 Elastic 中运营 AgentElastic Agent Builder本地/私有化部署开源编码 AgentOpenCode 或 OpenClaw深度研究、多步规划Deep AgentsLangChain 版偏好 Pydantic AI 技术栈Pydantic Deep Agents 桥接总结LiteLLM Agent Control Plane 用统一 API、统一 UI、统一事件流把 8 大 Agent 运行时收进一个控制平面3 个内置托管运行时填 Key 即用Elastic 桥接复用存量 Agent4 个本地模板运行时一条 Compose 命令拉起还有 Pydantic Deep Agents 作为扩展彩蛋。配合会话持久化、CRON 定时任务、跨会话记忆和 Slack / Teams / Google Chat 等消息渠道渠道总览见 docs/channels/你可以真正做到一次集成多运行时切换。官方完整文档入口docs/introduction.mdx 与 docs/quickstart.mdx。赞分享【免费下载链接】litellm-agent-control-plane1 place to call all your agents - OpenCode, Hermes, Claude Managed Agents, Cursor Agents API, DeepAgents.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/li/litellm-agent-control-plane点击查看免费下载相关推荐LiteLLM Agent Control Plane Sessions API 深入SSE 事件流如何实时回传 Agent 输出LiteLLM Agent Control Plane Sessions API 深入SSE 事件流如何实时回传 Agent 输出 LiteLLM AgentKun 的 ACP 通用接入运行时用一个运行时接入 Gemini CLI、Codex、OpenCode 等所有支持 Agent Client Protocol 的 agentKun 的 ACP 通用接入运行时用一个运行时接入 Gemini CLI、Codex、OpenCode 等所有支持 Agent Client Protocol人工智能AI Agent自主智能体桌面应用MCP ClientsAgent Control Plane 测试套件指南从 pytest 运行到治理内核的测试设计Agent Control Plane 测试套件指南从 pytest 运行到治理内核的测试设计 Agent Control Plane 是 agent gov人工智能AI AgentAI 安全治理策略引擎认证鉴权Agent 沙箱可观测性创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 
长河君 · 2026/10/14 21:14:07 · 阅读 1.2k LiteLLM Agent Control Plane 支持的 8 大 Agent 运行时全景图：从 Claude 到 OpenCode 一网打尽
【免费下载链接】litellm-agent-control-plane1 place to call all your agents - OpenCode, Hermes, Claude Managed Agents, Cursor Agents API, DeepAgents.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/li/litellm-agent-control-plane点击查看免费下载LiteLLM Agent Control Plane下称 LAP是一个一个入口调用所有 Agent的统一控制平面无论底层跑的是 Claude Managed Agents、Cursor Agents API、OpenCode还是 Hermes、DeepAgents你都可以通过同一套 UI 和 REST API 创建 Agent、发起会话、订阅事件流无需分别对接各家控制台。本文带你一图看懂它支持的 8 大 Agent 运行时并给出快速上手步骤和选型建议。一张图看懂 8 大运行时LAP 的设计哲学很简单运行时是插件控制平面不变。它内置了 3 个托管运行时、1 个 Elastic 桥接运行时以及 4 个可通过 Docker Compose 一键拉起的本地模板运行时外加一个可选的 Pydantic Deep Agents 桥接模板覆盖主流 Agent 生态#运行时类型接入方式说明1Claude Managed Agents托管内置填 API Key 即用Anthropic 托管 Agent 运行时默认运行时2Cursor Agents API托管内置填 API Key 即用支持仓库与 PR 上下文3Gemini Antigravity托管内置填 API Key 即用Gemini 托管 Agent支持代码执行/搜索工具4Elastic Agent Builder桥接内置填 Key Kibana URL绑定已有的 Elastic Agent5OpenCode本地docker compose --profile opencode up开源编码 Agent6OpenClaw本地docker compose --profile openclaw up带网关、浏览器、记忆工具7Deep Agents本地docker compose --profile deepagents upLangChain 深度推理/规划框架8Hermes Agent本地docker compose --profile hermes upNous Research 的 Hermes Agent 本地模板运行时的定义清单见 templates/manifest.jsonUI 侧的模板元数据在 src/ui/src/lib/runtime-templates.ts。3 个内置托管运行时Claude、Cursor、Gemini这三个运行时是**内置built-in**的不需要注册任何自定义 harness在设置里填入对应厂商的 API Key 即可使用。UI 中的内置运行时枚举定义在 src/ui/src/lib/types.ts 的BuiltinRuntimeId中。1️⃣ Claude Managed Agents默认开箱即用这是 LAP 的默认运行时claude_managed_agents。LAP 会把 Agent 创建、会话管理、事件流全部代理给你的网关团队不需要直接触碰 Anthropic 凭证——密钥加密存储在 LAP运行时才注入到请求中。事件流遵循 Anthropic Managed Agents SSE 格式agent.message、agent.tool_use、session.status_idle等文档docs/runtimes/claude-managed-agents.mdx2️⃣ Cursor Agents API带仓库上下文的后台 AgentCursor 运行时让你创建并运行 Cursor 后台 Agent会话支持repository PR 上下文environment字段可指定仓库、分支、是否自动建 PR。LAP 会把 Cursor 原生的assistant/tool_call/status/result事件归一化为 Anthropic 标准事件面让你的调用代码与运行时完全解耦。文档docs/runtimes/cursor.mdx3️⃣ Gemini AntigravityGoogle 系托管 Agentgemini_antigravity运行时让 LAP 通过同一套 Session API 创建并运行 Gemini 托管 Agent并内置code_execution、google_search、url_context三类工具。文档docs/runtimes/gemini-antigravity.mdxElastic Agent Builder复用你已有的 Elastic Agent与其他运行时新建 Agent不同Elastic 运行时elastic_agent_builder是绑定型的LAP 保存一条本地 Agent 记录将其绑定到你 Kibana 中已存在的 Elastic Agent Builder Agent ID之后把 prompt 通过 Kibana 的/api/agent_builder/converse/async接口转发过去。适合已在 Elastic 生态中运营 Agent 的团队直接接管。文档docs/runtimes/elastic-runtime.mdx4 个本地模板运行时Docker Compose 一键拉起OpenCode、OpenClaw、Deep Agents、Hermes 都以模板桥接服务的形式提供位于 templates/ 目录下。它们统一对外暴露Anthropic Managed Agents API 规范因此 LAP 可以用同一套 SDK 和事件流驱动所有运行时。运行时特点模板目录OpenCode开源编码 Agentlocal-opencode自动注册templates/opencode/OpenClaw网关 浏览器 记忆工具模型调用统一走 LAP 网关templates/openclaw/Deep AgentsLangChain 多步推理与规划深度研究场景templates/deepagents/Hermes AgentNous Research 出品模型调用回环到 LAP 的/v1/messagestemplates/hermes/以 OpenCode 为例一条命令启动整栈LAP 服务 Postgres OpenCode 运行时服务健康后会自动向 LAP 注册local-opencodedocker compose --profile opencode upOpenClaw、Deep Agents、Hermes 只是把--profile换成openclaw、deepagents、hermes还支持组合使用。OpenCode 文档docs/runtimes/opencode.mdxOpenClaw 文档docs/runtimes/openclaw.mdxDeep Agents 文档docs/runtimes/deepagents.mdx彩蛋Pydantic Deep Agents 桥接模板除了官方 8 个运行时LAP 还提供 templates/pydantic-deepagents/ 桥接服务它把 Pydantic AI 生态的 Deep Agents 框架规划、子 Agent、持久记忆、沙箱执行、成本管控包装成 Anthropic Managed Agents 兼容服务以自定义运行时方式注册即可无需为 LAP 新写 Rust 适配器。文档见 docs/runtimes/pydantic-deepagents.mdx。快速上手3 步跑通第一个 Agent第 1 步启动。前提是安装好 Docker Desktop然后执行docker compose --profile opencode up打开http://localhost:4000用主密钥默认sk-local登录。第 2 步添加凭证。在Settings → Credentials中添加模型提供商如 Anthropic、OpenAI的 API Key托管运行时则在Agent Runtimes页面对应运行时下填入 Key。第 3 步创建并运行。点击New Agent选择运行时、模型并写入系统提示词然后在聊天面板选择 Agent 与目标运行时即可开始对话。架构亮点单服务 单库事件流统一LAP 刻意保持小巧一个 Docker 镜像lite服务 一个 Postgres 数据库UI、REST API、LiteLLM 网关路由、MCP 代理、Slack 回调、运行时事件流全部由同一进程提供服务架构细节见 docs/learn/architecture.mdx。得益于 Rust 实现作为网关的代理开销极低下图为示例性对比非实测选型建议该选哪个运行时你的场景推荐运行时已在用 Anthropic想要全托管Claude Managed Agents需要 Agent 直接读写仓库/PRCursor Agents API主力模型是 Google GeminiGemini Antigravity已在 Elastic 中运营 AgentElastic Agent Builder本地/私有化部署开源编码 AgentOpenCode 或 OpenClaw深度研究、多步规划Deep AgentsLangChain 版偏好 Pydantic AI 技术栈Pydantic Deep Agents 桥接总结LiteLLM Agent Control Plane 用统一 API、统一 UI、统一事件流把 8 大 Agent 运行时收进一个控制平面3 个内置托管运行时填 Key 即用Elastic 桥接复用存量 Agent4 个本地模板运行时一条 Compose 命令拉起还有 Pydantic Deep Agents 作为扩展彩蛋。配合会话持久化、CRON 定时任务、跨会话记忆和 Slack / Teams / Google Chat 等消息渠道渠道总览见 docs/channels/你可以真正做到一次集成多运行时切换。官方完整文档入口docs/introduction.mdx 与 docs/quickstart.mdx。赞分享【免费下载链接】litellm-agent-control-plane1 place to call all your agents - 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