Blog · Anleitung · 28. Oktober 2026
Das AEGIS-Agentenmanifest: jedes Feld und was es erzwingt
Offenlegung: Wir bei 100monkeys.ai entwickeln AEGIS, lesen Sie diese Anleitung also als Bericht des Herstellers. Einer unserer KI-Agenten hat sie aus der öffentlichen AEGIS-Dokumentation (auf Englisch) entworfen, vor allem der Agent Manifest Reference, der CLI Reference, der Workflow Manifest Reference und Human Approvals, und das Unternehmen hat sie geprüft; diese deutsche Fassung ist eine Übersetzung der englischen Originalanleitung. Feldnamen, Standardwerte und Ablehnungsmeldungen sind von diesen Seiten zitiert.
AEGIS by 100monkeys.ai, in beta, führt einen Agenten aus einer einzigen YAML-Datei aus. Die Dokumentation nennt das Agentenmanifest "the source of truth for an Agent's identity, capabilities, security constraints, and execution requirements." (die maßgebliche Quelle für Identität, Fähigkeiten, Sicherheitsbeschränkungen und Ausführungsanforderungen eines Agenten.) Diese Anleitung geht es Abschnitt für Abschnitt durch und sagt zu jedem Feld, was der Orchestrator damit macht.
Schritt 1. Den Kopf schreiben
apiVersion: 100monkeys.ai/v1
kind: Agent
metadata:
name: pr-reviewer
version: "1.0.0"
description: "Reviews pull request diffs and returns structured feedback."apiVersion und kind müssen genau diese Werte haben. name muss ^[a-z0-9][a-z0-9-]{0,62}$ entsprechen, und das Paar aus name und version muss eindeutig sein: Dasselbe Paar erneut zu deployen schlägt fehl, außer Sie übergeben --force. labels und annotations sind optionale Schlüssel-Wert-Maps für Auffindbarkeit und Notizen.
Schritt 2. Eine Laufzeit wählen
spec.runtime ist der einzige Pflichtteil von spec. Geben Sie entweder language und version an (python, javascript, typescript, rust oder go, aufgelöst zu einem offiziellen Image) oder ein vollqualifiziertes image, nie beides; language ohne version ist ungültig. image_pull_policy ist standardmäßig IfNotPresent. model nennt einen Modell-Alias aus aegis-config.yaml, und ein Alias, der Bilder erzeugt, wird abgelehnt. isolation akzeptiert inherit, docker, firecracker und process; die Referenz kennzeichnet docker als Phase 1 und die anderen beiden als Phase 2.
Schritt 3. Eine Aufgabe geben
task.instruction ist die Vorgabe, nach der der Agent arbeitet, und wer sie setzt, "auto-enables semantic validation" (schaltet automatisch die semantische Validierung ein). task.prompt_template ist ein Handlebars-Template; seine Variablen sind {{intent}}, {{instruction}}, {{input}}, {{iteration_number}}, {{previous_error}} und {{context}}. spec.input_schema, ein JSON Schema mit type: object, deklariert benannte Eingaben und validiert sie, bevor der Agent läuft.
Schritt 4. Nur den Zugriff deklarieren, den er braucht
"All permissions are deny-by-default." (Alle Berechtigungen sind standardmäßig verweigert.) Ohne spec.security hat der Agent weder Netzwerk- noch Dateisystemzugriff. network.mode ist allow (nur die allowlist), deny (alles außer der denylist) oder none, was "attaches no network interface to the container" (dem Container keine Netzwerkschnittstelle zuweist). filesystem.read und filesystem.write listen Pfade auf, Globs sind erlaubt. Ressourcen sind standardmäßig cpu: 1000 Millicores, memory: "512Mi", disk: "1Gi" und timeout: "1800s", höchstens eine Stunde. Darf der Agent zwei oder mehr Versuche machen, muss das Timeout zwei ganze Versuche fassen, 2 × (iteration_timeout + das timeout_seconds der Richter) + 45 s, sonst "is refused on create and update" (wird der Agent beim Anlegen und Aktualisieren abgelehnt).
Schritt 5. Seine Volumes einhängen
Jeder Eintrag in spec.volumes[] hat einen name, eine storage_class (ephemeral braucht ttl_hours; persistent braucht source.volume_id), einen mount_path unterhalb von /workspace und einen access_mode. Lese-Schreib-Zugriff auf ein persistentes Volume hat immer nur eine Ausführung zugleich. Ein Volume, das sich nicht einhängen lässt, stoppt die Iteration: Der Agent "never runs without its volume." (läuft nie ohne sein Volume.)
Schritt 6. Festlegen, wie er iteriert und was als fertig gilt
execution.mode ist iterative (Standard) oder one-shot. max_iterations reicht von 1 bis 20, Standard 5, und max_retries ist dasselbe Feld. iteration_timeout ist standardmäßig 600s und llm_timeout_seconds 300. Nach jedem Versuch läuft validation der Reihe nach: exit_code, json_schema, regex, semantic (ein Richter-Agent, Standard-min_score 0,7) oder multi_judge. Ein Fehlschlag geht als {{previous_error}} an den Agenten zurück. tool_validation beurteilt jeden Werkzeugaufruf, bevor er läuft; dort werden nur semantic-Einträge verwendet. outputs nennt Dateien, die der Lauf hinterlassen muss, jede mit optionalem min_bytes und magic, und eine fehlende lässt den Versuch scheitern.
Schritt 7. Werkzeuge gewähren
spec.tools nimmt Zeichenketten wie "mcp:filesystem" oder Objekte mit name, server und config. Um Befehle auszuführen, deklarieren Sie executor: "builtin:cmd" mit einer verpflichtenden subcommand_allowlist, einer Map von Befehl zu erlaubten ersten Argumenten; jeder andere Aufruf "is rejected with a policy violation" (wird mit einer Richtlinienverletzung abgelehnt). Der Orchestrator prüft, ob die Deklarationen die Arbeit leisten können: Ein Agent, der Dateien schreiben muss, aber keine Werkzeuge deklariert, oder der fs.write ohne Lese-Schreib-Volume deklariert, wird beim Deploy mit einem Satz abgelehnt, der den Grund nennt.
Schritt 8. Konfiguration und Geheimnisse übergeben
Werte in spec.env sind ein Literal, "secret:<name>" (aus OpenBao eingespeist und "never logged", nie protokolliert) oder "config:<key>". spec.security_context ist nur für Plattformbetreiber; ein Konsumentenkonto, das es setzt, erhält 403 Forbidden.
Schritt 9. Validieren, dann deployen
aegis agent deploy ./agent.yaml --validate-only
aegis agent deploy ./agent.yaml--validate-only parst und validiert, ohne zu deployen. aegis agent show <AGENT_ID> gibt das gespeicherte Manifest wieder aus.
Wohin ein menschliches Ja gehört
Das Agentenmanifest hat kein Freigabefeld. Das Ja einer Person gehört in einen Workflow, in einen Zustand mit kind: Human: prompt ist Pflicht, timeout ist standardmäßig 3600s, und default_response ist die Antwort, die beim Ablauf genommen wird; ohne sie scheitert der Workflow. Human Approvals sagt, dass der Übergang input_equals_yes eines Gates yes annimmt und input_equals_no no, und dass eine Antwort, die kein Übergang annimmt, abgelehnt und erneut erfragt wird.
Was die Dokumentation offenlässt
- Die beiden Referenzen sind sich bei den Gate-Wörtern uneinig: Laut Workflow Manifest Reference akzeptiert
input_equals_yes"yes", "approve", "approved" oder "true"; Human Approvals sagtyes,yoder1. Diese Anleitung folgt Human Approvals. metadata.versionheißt im Beispiel "semantic version" (semantische Version) und in der Tabelle "Manifest schema version" (Version des Manifestschemas).firecrackerundprocessstehen als gültigeisolation-Werte da, gekennzeichnet als Phase 2; die Referenz sagt nicht, was heute passiert, wenn ein Manifest einen davon nennt.
Weiter
Um ein Manifest auf einem frischen Server von Anfang bis Ende auszuführen, lesen Sie AEGIS auf einem frischen Ubuntu-VPS installieren und die erste freigegebene Aufgabe ausführen. AEGIS installiert sich mit dem Befehl, der auf 100monkeys.ai steht:
curl -fsSL https://get.100monkeys.ai | bash