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Crewship：在自有硬件上运行 AI 编程 Agent 的自托管控制平面

crewship-ai/crewship · Self-hosted runtime for AI coding agents. Real Linux containers, your hardware, your keys, your data.

GitHub原文发布未知首次收录 2026-10-31上架 2026-10-31 07:02

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ELI5：它是什么，解决什么问题

Crewship 是一个用 Go 编写的自托管运行时与控制平面，为每个 AI 编程 Agent 团队提供独立的真实 Linux 容器，可驱动 Claude Code、OpenCode 或通过 Ollama 运行本地模型。它在运行时之外提供任务分解与执行的 Missions、定时 Routines、问题跟踪与分诊、基于角色的访问控制、审计日志、Keeper 治理层、加密备份及清单式 GitOps 管理等能力，代码、数据、对话与记忆均保留在自有硬件上。项目处于开放测试（pre-1.0）阶段，README 明确标注各模块的稳定、早期或未完成状态。

# Claude Code # 自部署 # 代码沙箱 # Agent 治理 # Agent 编排

核心能力与快速开始

★ 4 · Go

能做什么: 为每个 Agent 团队提供独立的真实 Linux 容器（非 root UID、只读根文件系统、cap-drop ALL），可在其中安装任意 Linux 软件；支持 Claude Code、OpenCode 以及 OpenCode 搭配 Ollama 本地模型作为驱动引擎；提供 Missions 任务分解与生命周期管理、定时 Routines、人类提交 Issue 与自动分诊、Agent 专属聊天与收件箱、Skills 技能手册、可通过 crewship apply 应用的清单（21 种资源类型）以及入站 Webhook 触发 Agent；控制平面包含 OWNER 到 VIEWER 的角色权限、审批闸门、Keeper 凭证访问把关与事后行为监控、带 HMAC 链式签名的审计日志、成本账本、检查点与任务分叉、输入侧提示注入扫描和加密备份。
适用场景: 适合希望把 AI 编程 Agent 运行在自己硬件和数据边界内的团队，用于集中编排多个 Agent 完成开发任务、按计划执行自动化工作流、把工单自动分派给对应 Agent 处理，以及对公司内 Agent 调用做权限控制、审批与审计留痕；也可用本地 Ollama 模型驱动日常重复性任务，或在多个模型供应商之间切换而保留 Agent 积累的记忆。
项目形态: 可直接使用的工具
部署方式: 自托管，运行在自有硬件上；README 说明当前为单主机部署，Kubernetes 与多主机调度属于后续方向；需预先安装容器运行时（Docker、Podman、Colima、OrbStack 或 Apple Containers），可通过 Homebrew 安装后用 crewship start 启动 :8080 守护进程，另提供签名安装包、Docker Compose 与气隙安装选项。
主要依赖: 需要 Go 1.26 相关生态与受支持的容器运行时；可使用自有 API 密钥，或通过 Ollama 运行本地模型（无需 API 密钥）；其余硬件规格未说明。
使用限制: 项目自述处于开放测试、pre-1.0 阶段，API 与数据模型仍在变动，生产使用需固定 tag 或 commit SHA；容器网络未按团队隔离，所有容器共用一个宿主 Docker 桥接网络；Hooks 仅 4/15 事件被实际派发且只有 agent-start 可阻断；预算配置缺少 API/CLI/UI 入口，执行代码当前不会触发；Keeper 为事后抽样检测而非事前阻止；审批不中断运行中的高风险工具调用；输入防护仅覆盖英语模式；Replay 为观察性重放，不重新执行 Agent；成本与商用条件未说明。
许可证: Apache-2.0
最近推送: 2026-10-31 06:59

官方入门核对 README 依据 ↗

资料检查：2026-10-31 07:00 · 卡片整理：2026-10-31 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理，未进行安装或运行验证

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