Runsight
Self-hosted движок, где пайплайны ИИ-агентов описываются YAML-файлами в Git или собираются на визуальном холсте, с лимитами бюджета и тестами.
- Можно попробовать бесплатно
- Да
- Без регистрации
- Да
- Русский интерфейс
- Нет
- Работает с русским языком
- Да
- Разработчик
- Runsight
Runsight — открытый движок для рабочих процессов ИИ-агентов с лицензией Apache 2.0. Пайплайн из вызовов языковых моделей и API описывается как YAML-файл в Git-репозитории или собирается на визуальном холсте, оба представления синхронизированы. Для каждого блока и запуска считаются стоимость и задержка, а жёсткие лимиты по бюджету и токенам не дают расходам выйти из-под контроля. Встроенные проверки результата, хуки преобразования и регрессионное тестирование позволяют отлаживать агентов так же, как обычный код. Сервис работает на собственной машине, API-ключи и модели остаются у пользователя.
Возможности
Workflow как YAML-файл
Процесс агентов хранится в репозитории как обычный файл, изменения видны через git diff и историю коммитов. Запуски привязаны к коммиту.
Визуальный холст
Тот же workflow открывается на canvas и в редакторе YAML, правки в одном виде отражаются в другом. Запуск выполняется кнопкой Run.
Учёт стоимости и лимиты
Стоимость и задержка считаются по каждому блоку и каждому запуску. Параметры max_cost и max_tokens задают жёсткий потолок расходов.
Проверки и регрессионные тесты
Assertions проверяют вывод каждого блока, transform-хуки преобразуют результат, а регрессионное тестирование сравнивает запуски между собой.
Управление во время запуска
Агента можно приостановить, посмотреть состояние в реальном времени, затем продолжить или остановить.
Циклы и вложенные процессы
Блоки можно повторять с условием выхода для итеративной доработки и вкладывать одни workflow в другие для иерархической оркестрации.
Работа на своей машине
Сервис запускается локально через uvx или Docker, с собственными ключами и моделями. Облачный аккаунт не нужен.
Кому подойдёт
- Разработчики
Превращают разрозненный код вокруг агентов в версионируемые, проверяемые в ревью и тестируемые пайплайны.
- Менеджеры проектов и продуктов
Контролируют расходы на вызовы моделей через лимиты бюджета и видят стоимость каждого шага.
- Исследователи и учёные
Воспроизводимо запускают цепочки из вызовов моделей и сравнивают результаты запусков регрессионными тестами.
- Агентства и фрилансеры
Собирают и поддерживают клиентские агентные пайплайны на собственных ключах без зависимости от облачной платформы.
Как начать
- Запустить сервис командой uvx runsight или контейнером Docker (образ ghcr.io/runsight-ai/runsight).
- Открыть localhost:8000 и пройти мастер настройки с вводом API-ключа провайдера модели.
- Создать YAML-файл workflow с блоками и описанием агентов или собрать процесс на холсте.
- Найти workflow на странице Flows, открыть на canvas и нажать Run.
Тарифы
Платных тарифов нет, сервис распространяется как открытый проект.
Ограничения
- Требует собственные API-ключи провайдеров моделей
- Самохостируемый API без аутентификации, локально его рекомендуется держать на 127.0.0.1
- Для запуска нужны uv или Docker
- Проект молодой, сообщество небольшое
Платформы и интеграции
Соседи по смыслу
за последний месяц