Предварительный цикл: Управление ИИ-агентами для управления и наблюдаемости
Preloop является открытой платформой управления агентами ИИ, обеспечивающей управление, контроль и наблюдение за агентами ИИ. Разработанный Preloop для платформы mcp, он доступен по бесплатной лицензии и классифицируется как mcps. Проект в основном использует Python, а также TypeScript, Go и Rust для конкретных компонентов, таких как CI-движок, родной для агента. Его CLI распространяется через скрипты установки, специфичные для платформы, для macOS/Linux и Windows, загружая предварительно скомпилированные бинарные файлы.
К чему подключается Preloop?
Preloop функционирует как контрольная плоскость для AI-агентов, подключаясь к различным AI-агентам и системам, с которыми они взаимодействуют. Он служит слоем управления AI, интегрируясь с несколькими совместимыми с MCP агентами и управляемыми средами выполнения. К ним относятся OpenClaw, Claude Code, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI, Hermes, OpenCode и Windsurf. Это позволяет ему контролировать и управлять действиями в разнообразной экосистеме AI-клиентов и их операционных средах.
Основные функции и инструменты
Preloop предоставляет несколько встроенных инструментов MCP. Всегда доступные инструменты включают request_approval, ask_user и get_approval_status. При интеграции с трекером, таким как GitHub, GitLab или Jira, становятся доступны инструменты, зависящие от трекера, такие как issue, comment и pull-request. Инструмент permission_prompt также может быть включен для конкретных функциональностей агента. Он поддерживает "http-streaming" в качестве транспортного протокола, совместимого с клиентами, такими как Gemini CLI и Claude Code.
Для кого это?
Preloop нацелен на команды инженеров, платформ, DevOps, безопасности, соблюдения норм, финансов и операций. Эти команды используют AI-агентов и требуют точного контроля над действиями агентов, использованием ресурсов и процессами одобрения. Он помогает управлять операциями AI-агентов и обеспечивает соблюдение организационных политик. Это не лучший выбор, если ваша организация не использует AI-агентов или не требует управления их действиями.
Как начать
Сервер аутентифицируется с использованием API-ключа, полученного с платформы Preloop, настроенного как токен Bearer в заголовке авторизации клиента. Он поддерживает "http-streaming" в качестве транспортного протокола.
Сценарии использования
- Управление вызовами инструментов и человеческими одобрениями: Перехватывайте рискованные действия агентов и направляйте их на человеческое одобрение через мобильные устройства, Slack или Teams перед выполнением, основываясь на правилах политики как кода.
- Аналитика использования, бюджеты и оптимизация: Направляйте трафик AI-моделей через шлюз для обеспечения бюджетов на уровне аккаунта и потока, управления разрешенными моделями, отслеживания использования токенов и атрибуции потребления ресурсов.
- Автоматизированная интеграция и управление агентами: Используйте одну команду "preloop agents discover" для обнаружения и регистрации существующих локальных AI-агентов, перенастраивая их для маршрутизации через брандмауэр Preloop.
Preloop предоставляет уровень управления для AI-агентов, предлагая контроль над действиями и использованием ресурсов. Он интегрируется с различными совместимыми с MCP агентами и поддерживает критически важные рабочие процессы, такие как одобрения от людей и отслеживание использования. Его открытая природа, в сочетании со специализированными инструментами, делает его ценным активом для команд, управляющих операциями AI. Начните с изучения команды "preloop agents discover" для регистрации локальных AI-агентов.
