选择使用方式
根据 agent 的运行位置和运维负责人，选择 Service、Harness 或 Harness UI。
Agent Foundation 通过 Service 提供托管执行，通过 Harness 提供嵌入式执行，通过 Harness UI 提供交互式工作台。
| 你的目标 | 所需条件 | 从这里开始 |
|---|---|---|
| 部署共享 agent 平台 | 本地试用需要 Docker Compose 和模型 provider 账号 | Service 快速入门 |
| 使用团队的 agent | Console 地址、账号和运行 agent 的权限 | 使用已有平台 |
| 从应用调用远程 agent | Service 地址、工作空间 API 密钥和已配置的 agent | 连接你的应用 |
| 在 Python 进程内运行 agent | Python 3.13+ 和 uv；首个示例使用离线模型 | Harness 快速入门 |
| 在仓库中交互式工作 | Harness UI 和受支持的模型订阅或 API 密钥 | 配置 Harness UI |
选择执行位置
- Service： 应用向已运行的部署提交任务。Service 负责身份管理、会话保存和持久执行；Console 是它的浏览器应用。
- Harness： Python 进程构建并运行 agent。存储、访问策略和结果交付由你的应用负责。
- Harness UI： 终端和浏览器工作台使用自己的配置和会话历史来运行 agent。只与可信的协作者共享实例；Harness UI 没有按用户划分的权限或隔离。
Service SDK 是远程执行的客户端。Harness 库 在你的进程中执行 agent。Console 和 Harness UI 的 WebUI 是两个独立的浏览器应用。
单独使用组件
| 需求 | 指南 |
|---|---|
| 可移植的文件和命令操作，无论是否使用 agent | Environments |
| 通过守护进程操作环境 | Envd |
| 将 Harness 观测转换为 AG-UI 事件 | Stream Protocol |
| 发行包名、导入路径和可运行示例 | 软件包目录 |
要了解一次对话的完整流程，请阅读核心概念。部署运维请参阅运维 Service。Service 客户端独立发布版本，请核对其支持的协议约定是否匹配你的部署。