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Shipyard Neo

面向 AI Agents 的安全、可持久化沙箱执行平台（Secure, Persistent Execution Platform for AI Agents）

面向 AI Agents 的安全、可持久化沙箱执行平台（Secure, Persistent Execution Platform for AI Agents）

Shipyard Neo 提供“计算与存储分离”的沙箱基础设施：Agent 在隔离容器中执行 Python / Shell、读写工作区文件，并可通过独立浏览器运行时进行网页自动化。

1. 系统组成与数据流

Shipyard Neo 由控制面 Bay 与数据面运行时 Ship / Gull 组成：

Bay：对外暴露 REST API，负责编排沙箱生命周期、鉴权、能力路由、幂等与 GC。
Ship：代码运行时（Python / Shell / Filesystem / Terminal），工作目录固定为 /workspace。
Gull：浏览器运行时，以“CLI 透传”方式执行 agent-browser 命令（HTTP 封装）。
Cargo：持久化存储卷（Docker Volume / K8s PVC），挂载到 /workspace，在 Ship 与 Gull 之间共享。

整体视角参考：doc/bay_abstract_entities.md 与 doc/ship_architecture.md。

2. 核心概念（Domain Model）

2.1 Sandbox / Session / Cargo

Sandbox（稳定 ID）：对外唯一计算资源单元，聚合 Profile、Cargo 与当前 Session；支持 TTL。状态由当前 Session 计算得出。详见 doc/bay_abstract_entities.md。
Session（临时会话）：代表一组运行中的容器实例，可能被系统按策略回收/重建，但对 Sandbox 客户端透明。详见 doc/bay_abstract_entities.md。
Cargo（持久化工作区）：存储卷，固定挂载到 /workspace，用于跨 Session/容器共享与持久化数据。详见 doc/bay_abstract_entities.md。

2.2 Profile / Capability Router

Profile：定义容器拓扑、资源限制、能力集合（python/shell/filesystem/browser）与空闲回收策略。详见 doc/bay_abstract_entities.md。
Capability Router：按能力类型将请求路由到提供该能力的容器与适配器（ShipAdapter / GullAdapter）。详见 doc/bay_abstract_entities.md。

3. API 入口（Bay API v1）

Bay API v1 是控制面 REST API，覆盖：

Sandboxes：创建/查询/延长 TTL/保活/停止/删除
Capabilities：Python 执行、Shell 执行、Filesystem 读写、Browser 透传执行
History：执行历史查询与标注
Skills：Candidate → Evaluate → Promote → Release → Rollback

完整参考：doc/bay_api_v1.md

错误语义与错误码：doc/bay_error_codes.md

4. 浏览器自动化（Gull 透传 agent-browser）

浏览器能力由 Gull 运行时提供，使用“CLI 透传”将 agent-browser 子命令暴露为 HTTP API。架构与实现细节见：doc/gull_browser_runtime.md

4.1 最关键约定（避免 80% 的失败）

传给 Gull 的 cmd 不需要也不应该带 agent-browser 前缀。
Gull 会自动注入 --session 与 --profile，因此不要在 cmd 里再写 --session / --profile。
cmd 不是 shell：不要使用 >, |, &&, ; 等 shell 语法；需要落盘时，应先拿到 stdout，再通过 filesystem 写文件。
ref（@e1/@e2/...）在页面变化后会失效：导航/提交表单/明显 DOM 变化后必须重新 snapshot -i。

面向工程实践的操作指南：doc/agent_browser_guide.md

5. Ship 运行时与安全模型

Ship 运行时提供：Filesystem CRUD、IPython 执行、Shell 执行、WebSocket 终端等能力。组件与接口梳理见：doc/ship_architecture.md

安全要点（摘要）：

固定工作区根目录 /workspace，对路径做遍历防护（禁止逃逸）。
容器内采用 root + shipyard 双用户模型：root 运行服务，实际执行用户代码时降权到 shipyard。

6. Skills Self-Update（技能自迭代基建）

Shipyard Neo 提供的是 self-update 的“基础设施”，而不是固定训练框架：

执行证据层：Python/Shell/Browser 执行自动生成并持久化 execution_id。
技能控制面：Candidate → Evaluation → Release（canary/stable）→ Rollback。
Browser 自动发布策略：score>=0.85、replay_success>=95%、samples>=30 自动发 canary，健康 24h 自动升 stable。
自动回滚策略：success_rate 下降 >3% 或 error_rate 上升 >2x 自动回滚。
熔断开关：BAY_BROWSER_AUTO_RELEASE_ENABLED 可一键关闭 browser 自动发布（建议灰度期先设为 false）。
多入口：REST API / Python SDK / MCP Tools。

工程化落地指南：doc/skills_self_update_guide_zh.md

最小回归命令（新增 browser self-iteration 功能后建议必跑）：

cd pkgs/bay
uv run pytest -q \
tests/unit/managers/test_skill_lifecycle_service.py \
tests/unit/managers/test_browser_learning_scheduler.py \
tests/unit/api/test_capabilities_browser_payloads.py

7. 部署方案

7.1 Docker Compose（单机生产）

面向单机生产环境的自包含部署方案，强调安全与隔离。

网络架构：采用 container_network 驱动模式。Bay 与动态创建的 Ship/Gull 容器运行在同一 Docker Bridge 网络中，通过容器 IP 直接通信。Sandbox 容器不向宿主机暴露任何端口，极大减少了***面。
配置要点：在 config.yaml 中设置 driver.type: container_network，并确保 network_name 与 Compose 网络一致。
快速开始：

cd deploy/docker
docker compose up -d

详见：deploy/docker/README.md

7.2 Kubernetes（集群生产）

面向大规模集群的云原生部署方案，充分利用 K8s 的调度与存储能力。

资源调度：Bay 作为 Operator 角色，通过 K8s API 动态管理 Sandbox Pod（计算）和 PersistentVolumeClaim（存储）。支持 Pod 亲和性调度与资源配额限制。
网络模型：采用 Pod IP 直连模式。Bay 通过集群内 DNS 或 Pod IP 直接访问 Sandbox 实例，无缝集成 K8s 网络策略。
服务暴露：Bay 服务通过 Load*** 或 Ingress 暴露，支持 TLS 终结与七层路由。
配置要点：在 02-configmap.yaml 中配置 driver.type: k8s，并指定用于 Cargo 动态供给的 storage_class。
快速开始：

cd deploy/k8s
kubectl apply -f .

详见：deploy/k8s/README.md

8. 仓库结构（高层视图）

pkgs/bay/：Bay 控制面服务（REST API）
pkgs/ship/：Ship 代码运行时
pkgs/gull/：Gull 浏览器运行时（agent-browser passthrough）
shipyard-neo-sdk/：Python SDK
shipyard-neo-mcp/：MCP Server（面向 Agent 的工具入口）
deploy/：Docker Compose / Kubernetes 部署清单
doc/：本项目权威概念与专题文档
skills/：Agent 技能文档（SKILL.md + references）

9. 推荐阅读路径（从 0 到能用）

概念与实体关系：doc/bay_abstract_entities.md
API 总览与细节：doc/bay_api_v1.md
错误码与排障：doc/bay_error_codes.md
浏览器运行时（实现与部署）：doc/gull_browser_runtime.md
浏览器操作规范（透传约束与工作流）：doc/agent_browser_guide.md
Ship 运行时与安全模型：doc/ship_architecture.md
self-update 闭环落地：doc/skills_self_update_guide_zh.md

项目仓库 README（补充）

Shipyard Neo

面向 AI Agents 的安全、可持久化沙箱执行平台（Secure, Persistent Execution Platform for AI Agents）

1. 系统组成与数据流

Shipyard Neo 由控制面 Bay 与数据面运行时 Ship / Gull 组成：

Bay：对外暴露 REST API，负责编排沙箱生命周期、鉴权、能力路由、幂等与 GC。
Ship：代码运行时（Python / Shell / Filesystem / Terminal），工作目录固定为 /workspace。
Gull：浏览器运行时，以“CLI 透传”方式执行 agent-browser 命令（HTTP 封装）。
Cargo：持久化存储卷（Docker Volume / K8s PVC），挂载到 /workspace，在 Ship 与 Gull 之间共享。

整体视角参考：doc/bay_abstract_entities.md 与 doc/ship_architecture.md。

2. 核心概念（Domain Model）

2.1 Sandbox / Session / Cargo

Sandbox（稳定 ID）：对外唯一计算资源单元，聚合 Profile、Cargo 与当前 Session；支持 TTL。状态由当前 Session 计算得出。详见 doc/bay_abstract_entities.md。
Session（临时会话）：代表一组运行中的容器实例，可能被系统按策略回收/重建，但对 Sandbox 客户端透明。详见 doc/bay_abstract_entities.md。
Cargo（持久化工作区）：存储卷，固定挂载到 /workspace，用于跨 Session/容器共享与持久化数据。详见 doc/bay_abstract_entities.md。

2.2 Profile / Capability Router

Profile：定义容器拓扑、资源限制、能力集合（python/shell/filesystem/browser）与空闲回收策略。详见 doc/bay_abstract_entities.md。
Capability Router：按能力类型将请求路由到提供该能力的容器与适配器（ShipAdapter / GullAdapter）。详见 doc/bay_abstract_entities.md。

3. API 入口（Bay API v1）

Bay API v1 是控制面 REST API，覆盖：

Sandboxes：创建/查询/延长 TTL/保活/停止/删除
Capabilities：Python 执行、Shell 执行、Filesystem 读写、Browser 透传执行
History：执行历史查询与标注
Skills：Candidate → Evaluate → Promote → Release → Rollback

完整参考：doc/bay_api_v1.md

错误语义与错误码：doc/bay_error_codes.md

4. 浏览器自动化（Gull 透传 agent-browser）

浏览器能力由 Gull 运行时提供，使用“CLI 透传”将 agent-browser 子命令暴露为 HTTP API。架构与实现细节见：doc/gull_browser_runtime.md

4.1 最关键约定（避免 80% 的失败）

传给 Gull 的 cmd 不需要也不应该带 agent-browser 前缀。
Gull 会自动注入 --session 与 --profile，因此 不要在 cmd 里再写 --session / --profile。
cmd 不是 shell：不要使用 >, |, &&, ; 等 shell 语法；需要落盘时，应先拿到 stdout，再通过 filesystem 写文件。
ref（@e1/@e2/...）在页面变化后会失效：导航/提交表单/明显 DOM 变化后必须重新 snapshot -i。

面向工程实践的操作指南：doc/agent_browser_guide.md

5. Ship 运行时与安全模型

Ship 运行时提供：Filesystem CRUD、IPython 执行、Shell 执行、WebSocket 终端等能力。组件与接口梳理见：doc/ship_architecture.md

安全要点（摘要）：

固定工作区根目录 /workspace，对路径做遍历防护（禁止逃逸）。
容器内采用 root + shipyard 双用户模型：root 运行服务，实际执行用户代码时降权到 shipyard。

6. Skills Self-Update（技能自迭代基建）

Shipyard Neo 提供的是 self-update 的“基础设施”，而不是固定训练框架：

执行证据层：Python/Shell/Browser 执行自动生成并持久化 execution_id。
技能控制面：Candidate → Evaluation → Release（canary/stable）→ Rollback。
Browser 自动发布策略：score>=0.85、replay_success>=95%、samples>=30 自动发 canary，健康 24h 自动升 stable。
自动回滚策略：success_rate 下降 >3% 或 error_rate 上升 >2x 自动回滚。
熔断开关：BAY_BROWSER_AUTO_RELEASE_ENABLED 可一键关闭 browser 自动发布（建议灰度期先设为 false）。
多入口：REST API / Python SDK / MCP Tools。

工程化落地指南：doc/skills_self_update_guide_zh.md

最小回归命令（新增 browser self-iteration 功能后建议必跑）：

cd pkgs/bay
uv run pytest -q \
tests/unit/managers/test_skill_lifecycle_service.py \
tests/unit/managers/test_browser_learning_scheduler.py \
tests/unit/api/test_capabilities_browser_payloads.py

7. 部署方案

7.1 Docker Compose（单机生产）

面向单机生产环境的自包含部署方案，强调安全与隔离。

网络架构：采用 container_network 驱动模式。Bay 与动态创建的 Ship/Gull 容器运行在同一 Docker Bridge 网络中，通过容器 IP 直接通信。Sandbox 容器不向宿主机暴露任何端口，极大减少了***面。
配置要点：在 config.yaml 中设置 driver.type: container_network，并确保 network_name 与 Compose 网络一致。
快速开始：

cd deploy/docker
docker compose up -d

详见：deploy/docker/README.md

7.2 Kubernetes（集群生产）

面向大规模集群的云原生部署方案，充分利用 K8s 的调度与存储能力。

资源调度：Bay 作为 Operator 角色，通过 K8s API 动态管理 Sandbox Pod（计算）和 PersistentVolumeClaim（存储）。支持 Pod 亲和性调度与资源配额限制。
网络模型：采用 Pod IP 直连模式。Bay 通过集群内 DNS 或 Pod IP 直接访问 Sandbox 实例，无缝集成 K8s 网络策略。
服务暴露：Bay 服务通过 Load*** 或 Ingress 暴露，支持 TLS 终结与七层路由。
配置要点：在 02-configmap.yaml 中配置 driver.type: k8s，并指定用于 Cargo 动态供给的 storage_class。
快速开始：

cd deploy/k8s
kubectl apply -f .

详见：deploy/k8s/README.md

8. 仓库结构（高层视图）

pkgs/bay/：Bay 控制面服务（REST API）
pkgs/ship/：Ship 代码运行时
pkgs/gull/：Gull 浏览器运行时（agent-browser passthrough）
shipyard-neo-sdk/：Python SDK
shipyard-neo-mcp/：MCP Server（面向 Agent 的工具入口）
deploy/：Docker Compose / Kubernetes 部署清单
doc/：本项目权威概念与专题文档
skills/：Agent 技能文档（SKILL.md + references）

9. 推荐阅读路径（从 0 到能用）

概念与实体关系：doc/bay_abstract_entities.md
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错误码与排障：doc/bay_error_codes.md
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浏览器操作规范（透传约束与工作流）：doc/agent_browser_guide.md
Ship 运行时与安全模型：doc/ship_architecture.md
self-update 闭环落地：doc/skills_self_update_guide_zh.md

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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"

ghcr.io/astrbotdevs/shipyard-neo-bay:0.1.4

Shipyard Neo

1. 系统组成与数据流

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4.1 最关键约定（避免 80% 的失败）

5. Ship 运行时与安全模型

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7. 部署方案

7.1 Docker Compose（单机生产）

7.2 Kubernetes（集群生产）

8. 仓库结构（高层视图）

9. 推荐阅读路径（从 0 到能用）

项目仓库 README（补充）

Shipyard Neo

1. 系统组成与数据流

2. 核心概念（Domain Model）

2.1 Sandbox / Session / Cargo

2.2 Profile / Capability Router

3. API 入口（Bay API v1）

4. 浏览器自动化（Gull 透传 agent-browser）

4.1 最关键约定（避免 80% 的失败）

5. Ship 运行时与安全模型

6. Skills Self-Update（技能自迭代基建）

7. 部署方案

7.1 Docker Compose（单机生产）

7.2 Kubernetes（集群生产）

8. 仓库结构（高层视图）

9. 推荐阅读路径（从 0 到能用）

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