Optio

自托管 AI 工程平台 —— 属于你的集群、你的 Agent、你的代码。

Optio 将 Agent 的工作划分为三个层级，所有层级均由相同的触发类型、提示词模板引擎、日志流以及 /api/tasks HTTP 接口驱动：

• 任务 (Tasks) (Repo Tasks) — 将工单转化为已合并的 Pull Request。提交一个任务（通过手动、GitHub Issue、Linear、Jira 或 Notion），Optio 会创建一个隔离环境，运行 AI Agent，提交 PR，监控 CI，触发代码审查，自动修复失败项，并在一切通过后自动合并。
• 作业 (Jobs) (Standalone Tasks) — 可复用、参数化的 Agent 运行实例，无需检出代码仓库。用于生成报告、分类告警、审核依赖项、查询数据库、发送 Slack 消息等任何无需生成 PR 的工作。
• Agent (Persistent Agents) — 长生命周期、具名、消息驱动的 Agent 进程。每个 Agent 拥有唯一的标识符 (slug)、收件箱和一个循环状态机。可通过用户消息、Agent 消息、Webhooks、定时任务 (cron) 或工单事件唤醒。支持三种 Pod 生命周期模式（always-on / sticky / on-demand）。各 Agent 之间可通过内部 HTTP API 进行通信。查看 Forge 演示 以及 火星任务控制中心 (Mars Mission Control) 示例。
• 连接 (Connections) — 为你的 Agent 提供访问外部服务的能力。连接 Notion、Slack、Linear、GitHub、PostgreSQL、Sentry 或任何兼容 MCP 的服务器，Optio 会在运行时将它们注入到 Agent Pod 中。

任务 (Tasks) 和作业 (Jobs) 属于作业模型 (job model) —— 即一次性运行，运行本身即是其身份标识。持久化 Agent 属于服务模型 (service model) —— 即单次运行仅是长生命周期进程的输入，而非工作单元。请根据你的工作模式选择相应的层级；查看 examples/ 获取可运行的入门方案，查看 docs/tasks.md 获取详细说明。

反馈闭环是任务模型与众不同之处。当 CI 失败时，Agent 会自动恢复并获取失败上下文；当审查者请求变更时，Agent 会读取审查意见并推送修复；当所有检查通过时，PR 将被 Squash 合并，工单也会随之关闭。你只需描述工作内容，Optio 会将其驱动至完成。

底层方面，所有任务和 Pod 的状态变更均通过一个 Kubernetes 风格的协调控制平面 进行流转 —— 这是一个包含“纯决策+CAS执行器”的循环机制，并带有定期同步功能，防止运行过程因丢失事件而卡死。

仪表盘 — 实时概览正在运行的 Agent、Pod 状态、成本和近期活动

任务详情 — 实时流式输出 Agent 日志，包含流水线进度、PR 跟踪和成本分析

为什么选择 Optio？

AI 代码 Agent 领域目前竞争激烈 —— Devin、Charlie Labs、Cursor 后台 Agent、Sweep 等都承诺实现“工单到 PR”的自动化。Optio 的切入点在于：它运行在你的基础设施内，支持你所信任的任意 Agent 提供商，并运行在你现有的 Kubernetes 集群上。

Optio	托管类替代方案
自托管 — 完全运行在你的 Kubernetes 集群中（GKE、EKS、AKS 或任何兼容 K8s 的环境）。代码、密钥和 Agent 日志绝不会离开你的网络。	托管 SaaS — 你的代码会被发送到云端。
多供应商 Agent — 在统一接口下支持 Claude Code、OpenAI Codex、GitHub Copilot、Google Gemini 和 OpenCode。可针对不同仓库切换，或在同一任务上进行 A/B 测试。	绑定单一模型系列或内部 Agent。
开源 (MIT) — 可阅读代码、进行 Fork 及审计。没有黑盒，不会被厂商锁定。	闭源。
开箱即用的企业级原语 — 工作区隔离	通常受限于平台提供的功能。