@dharma-ai-labs/agent-fabric-task-runner

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Dharma Agent Fabric签署、租赁、政策性地方任务执行人

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签署、租赁、有政策限制的执行当地Fabric代理任务。 任务运行 在中继拥有的 Git 工作树,使用已注册的命令ID和犬科 在明确路径、网络、Git、预算和技能授权下提出的论据. 这不是一个一般的远程外壳.

所需接收任务

签名的任务选择为动作时间授权 requiredCapabilities: ["action_decision_receipts_v1"] 和一个UUID target.endpointId总部将一项任务层面的决定作为 actionDecision: { id, actionDigest, receipt, signature, keyVersion } 输入 已签名的任务. executeTask() 立即核实和消耗该决定 在提供者或接受执行之前。 失踪 过期 错配, 未知的键,重放,或非放行收件在任何效果前都无法关闭.

默认 FileActionDecisionReplayGuard 解剖消耗每个决定ID 一次在中继状态目录下。 门将任务收据包括一个总部 执行确认: executed 在完全执行之后, unknown 在不确定的释放尝试之后,或 contained 有效不释放. 省略能力的任务保留了先前的行为和接收形状.

所需艺术

acceptance.requiredArtifacts 名称 工作空间 - 相对的常规文件 在提供商和注册验收命令之后在场并可阅读, 在跑者记录完成之前 参考文献的使用 / 分离器,必须是 在署名的读取权限内,不能包含横断面和空断面, 通关卡, Windows设备名称或模棱两可的平台特有别名. 无效或未经授权的引用在提供者执行前被拒绝. 所签名的必要文件清单作为数据列入提供者指示; 打电话者不必在自然语言请求中重复.

人工智能集使用保守的便携式名称:无法相撞的单独条目 在NFC正常化和Unicode 下/上/下映射之后,甚至 大小写敏感主机。 这捕捉到最后的西格玛和尖锐的S别名 保守的招生规则,不是每个文件系统的精确执行 Unicode 版本 。 两份签名的信封图案 原始条目分别为100和每个 引用时间为1000 Unicode 字符。 准确的重叠数据仍然兼容 他们将被贬低,他们仍数起. 接收命令上限为98个,保留100个结果接收能力 对于一个提供者的结果和一个迟到的跑者失败。 超量命令被拒绝 而不是丢失持久故障收据. Windows 设备名称限制包括 上标的COM/LPT别名和CONIN$/CONUT$。 成型的Unicode(龙) 代词)在文件系统编码过程中被拒绝而不是被替换. 组件限于255个UTF-8字节. 解析路径仅限于Windows上的259个UTF-16单元(不更改) long-path设置),在macOS上的1023 UTF-8字节和在Linux上的4095. 他们支持 运行限制并不确定每个文件系统或已注册工具的限度 .

生成的文物元数据有它自己的 256 000 UTF-16 单元硬绑, 分离 从现有的20 000个单位任务/文字规范限额中。 这个可以容纳 schema的100个路径,最多1000个字符而不消耗任务文本 津贴。 指令和签名路径均不截断; 提供者和 任务预算执行仍然适用。 空列表没有添加元数据 . Agy/Hermes 以 argv 方式携带文本, 如果完整, 在进程引用前失败 参数估计超过 32 760 保守引用的 Windows 上的 UTF-16 单位 或其他地方65,536个UTF-8字节. Codex/Claude使用stdin. (原始内容存档于2018-09-27). 这些支持的限制 不证明提供者接受或所有操作系统环境限制.

丢失、无法读取、未归档、符号链接/连接或硬链接文物 无法接受。 艺术内容和目标路径不会被复制成失败 留言。 空正则文件满足存在, 而不是质量; 需要空 列表保留已有行为。 工作结束后的延迟失败保留 unknown 行动承认,而不是声称遏制或执行.

没有签名的写入权限的必修路径必须在 提供者开始 。 跑步者指纹 他们的普通文件元数据和散列 然后在提供商之后检查 在接受命令之后。 被忽略的文件不会从中获取写入权限 需要的文物。 书面授权的产出仍然使用最后的存在检查. Git 路径目录必须完整且 NUL 已终止; 超过界限 捕获限制未能关闭,而不是授权部分清点.

这是最终状态的完成检查 不是OS沙盒 不可改变的文物 快照,质量分级器或外部效应的证明. 廉洁检查并不妨碍一切 同步文件系统突变;本地封存和独立接受 仍然是单独的要求.

根据麻省理工学院的许可.

版本与发布记录

@dharma-ai-labs/agent-fabric-task-runner 共发布 42 个版本,首次发布于 2026/08/09;过去 12 个月发布了 42 个版本。最新版本附带 npm provenance 构建来源证明,可追溯到公开的 CI 构建记录。

版本发布日期距今
0.1.43latest2026/11/095 天前
0.1.422026/11/068 天前
0.1.412026/10/3114 天前
0.1.392026/10/2124 天前
0.1.382026/10/1629 天前
0.1.372026/10/1629 天前

关于 @dharma-ai-labs/agent-fabric-task-runner 的常见问题

@dharma-ai-labs/agent-fabric-task-runner 是什么?

Dharma Agent Fabric签署、租赁、政策性地方任务执行人

如何安装 @dharma-ai-labs/agent-fabric-task-runner?

在项目目录运行 npm install @dharma-ai-labs/agent-fabric-task-runner,或使用 pnpm add / yarn add / bun add。

@dharma-ai-labs/agent-fabric-task-runner 支持 TypeScript 吗?

支持。包内自带 TypeScript 类型声明(package.json 声明了 types 入口),安装后即可获得类型提示,无需再安装 @types 包。

@dharma-ai-labs/agent-fabric-task-runner 支持 ESM 还是 CommonJS?

以 ES Module 形式发布,推荐使用 import 引入。在 CommonJS 项目中,Node.js 20.19+ / 22.12+ 可以直接 require() 不含顶层 await 的 ES Module,更早的版本需要改用动态 import()。

@dharma-ai-labs/agent-fabric-task-runner 可以商用吗?

@dharma-ai-labs/agent-fabric-task-runner 使用 MIT 许可。宽松许可:允许商业使用、修改和再分发,通常只需在分发时保留原版权与许可声明。以上为概括,不构成法律意见,请以许可原文为准。

@dharma-ai-labs/agent-fabric-task-runner 的下载量有多少?

根据 npm 官方下载统计,@dharma-ai-labs/agent-fabric-task-runner 在 2026/10/12 – 2026/11/10 这 30 天内被下载 2,066 次,日均约 69 次。下载量会把 CI 构建、镜像同步和作为其他包依赖的安装一并计入,适合横向比较热度,不能直接等同于使用人数。

@dharma-ai-labs/agent-fabric-task-runner 还在维护吗?

最新版本 0.1.43 发布于 2026/11/09(5 天前);至今共发布 42 个版本,其中过去 12 个月发布了 42 个;首次发布于 2026/08/09。发布频率只是参考信号:功能稳定的工具可能很少需要更新,建议结合源码仓库的 issue 和提交记录判断。