< SAN ✦ />

开销最小，Agent 最强。

上下文精简，原生性能，从里到外都开放。

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⚡ ~0.01s 冷启动 · 📦 ~12 MB 单文件 · 🪶 零运行时依赖

San 是一个开源的终端 Agent 运行时：一个原生 Go 二进制，不需要 Node.js 或 Python。模型碰到的一切 —— prompt、工具、provider、扩展 —— 都留给你替换。 ## 为什么选 San **三** —— 三个特性，谁也不为谁让路。 **小** —— 你的第一句话之前，只有约 2.3k token 的框架开销；剩下的上下文窗口全留给你的正事。落到磁盘上是一个 12 MB 的二进制、零运行时依赖 —— 笔记本、CI runner、`scratch` 容器，丢进去就能跑。 **快** —— ~0.01s 冷启动，一次完整的工具调用任务端到端 ~3.3s。你等的是模型，不是客户端（[基准测试](#基准测试san-vs-claude-code)）。 **开** —— 模型、skills、subagents、MCP servers，想接就接；system prompt、Autopilot 的目标、自我学习的策略，都由你来写；`san inspector` 回放任意一次运行。 **小的是开销，不是 Agent 的能力。** _{*关于名字 —— **San**，即 **三**，符号取自 **☰**。语出《道德经》「三生万物」—— 一个运行时即可化身为任意 Agent，并以三步循环运转（推理 → 行动 → 观察）。命令仍是 `san`。*} ## 开放架构

总览图

San —— 可插拔模型、搜索后端、人设、技能与扩展，以及自我进化的 Agent

**接** —— 没有一块是焊死的。模型可选 Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek、Ollama 等十余家；联网搜索后端任选；扩展涵盖 skills、subagents、MCP servers、plugins、hooks。 **写** —— Agent 怎么做事，是你能改的文本，不是编死在二进制里的东西。拼装 system prompt（[原理](docs/concepts/harness-channels.md)），打包成可随时切换的 persona，给 Autopilot 一个目标，为自我学习定一套策略。 **看** —— 没有一步是暗箱。San 能自作主张到什么程度由你定，subagent 继承同一个选择（[权限模型](docs/concepts/permission-model.md)）；Inspector 回放任意一次运行，模型看到的一切原样呈现。 ## 安装 **macOS / Linux** ```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/genai-io/san/main/install.sh | bash ``` **Windows (PowerShell)** ```powershell irm https://raw.githubusercontent.com/genai-io/san/main/install.ps1 | iex ``` 升级直接重新执行同样的命令。

其他方式

**卸载** ```bash # macOS / Linux curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/genai-io/san/main/install.sh | bash -s uninstall ``` ```powershell # Windows (PowerShell) & ([scriptblock]::Create((irm https://raw.githubusercontent.com/genai-io/san/main/install.ps1))) uninstall ``` **通过 Go Install** ```bash go install github.com/genai-io/san/cmd/san@latest ``` **从源码构建** ```bash git clone https://github.com/genai-io/san.git cd san go build -o san ./cmd/san mkdir -p ~/.local/bin && mv san ~/.local/bin/ ```

## 使用 ```bash san # 交互模式 san "解释这个函数" # 一次性运行 san -p "做某件事" # print 模式（无 TUI），可管道 san --continue # 恢复最近的会话 san --resume # 选择历史会话恢复 ``` 子命令：`inspector` · `agent` · `plugin` · `mcp` —— 各自运行 `san --help` 查看。 | 操作 | 命令 / 快捷键 | |---|---| | 模型 · thinking 级别 | `/models` · `Ctrl+T` | | 权限模式 | `Shift+Tab`（询问 · 自动接受 · 自动审查） | | 长任务 · 自我学习 | `/autopilot` · `/goal` · `/evolve` | | 全部 slash 命令 | `/help` | | 快捷键 | `Enter` 发送 · `Alt+Enter` 换行 · `Esc` 停止 · `Ctrl+O` 展开工具 · `Ctrl+C` 取消 · `Ctrl+D` 退出 | [`docs/guides/getting-started.md`](docs/guides/getting-started.md) ### 配置文件

凭据

| 服务 | 环境变量 | |:--------|:---------| | **Anthropic** (Claude) | `ANTHROPIC_API_KEY` 或 [Vertex AI](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/partner-models/claude) | | **OpenAI** (GPT, o 系列, Codex) | `OPENAI_API_KEY`，或使用 ChatGPT 订阅（通过 `/models` 登录） | | **Google** (Gemini) | `GOOGLE_API_KEY` | | **DeepSeek** (DeepSeek V4) | `DEEPSEEK_API_KEY` | | **Moonshot** (Kimi) | `MOONSHOT_API_KEY` | | **Alibaba** (Qwen) | `DASHSCOPE_API_KEY` | | **MiniMax** | `MINIMAX_API_KEY` | | **Z.ai** (GLM / GLM Coding Plan) | `BIGMODEL_API_KEY` | | **SenseNova** | `SENSENOVA_API_KEY` | | **Mimo** | `MIMO_API_KEY` | | **Volcengine**（Ark） | `VOLCENGINE_API_KEY` | | **Ollama** (本地) | `OLLAMA_BASE_URL`（默认 `http://localhost:11434/v1`） | | **Agnes-AI** | `AGNESAI_API_KEY` | | **Exa** 搜索 | _无需_（默认） | | **Tavily** 搜索 | `TAVILY_API_KEY` | | **Brave** 搜索 | `BRAVE_API_KEY` | | **Serper** 搜索 | `SERPER_API_KEY` |

配置文件与目录结构

配置从 `~/.san/`（用户级）与 `<项目>/.san/`（项目级）加载，项目级覆盖用户级。项目指令依次读取 `.san/SAN.md`、`SAN.md`、`.claude/CLAUDE.md`、`CLAUDE.md`。用户级（`~/.san/`）： ``` providers.json # 提供商连接信息与当前模型 settings.json # 权限、hooks、env、当前 persona skills.json # 技能状态 personas/ # persona 包：系统 prompt 片段、技能、设置 skills/ # 自定义技能定义 agents/ # agent 定义 commands/ # 自定义 slash 命令 plugins/ # 已安装插件 projects/ # 会话记录与索引 ``` 项目级（`.san/`）： ``` settings.json # 权限、hooks、禁用工具 mcp.json # MCP server 定义（团队共享） mcp.local.json # MCP server 定义（个人，git-ignored） personas/ # 项目级 persona 包（覆盖用户级） agents/*.md # Subagent 定义 skills/*/SKILL.md # 技能 commands/*.md # Slash 命令 plugins/ # 项目级插件 plugins-local/ # 本地插件（git-ignored） ```

## 基准测试：San vs Claude Code 在 Apple Silicon 上对比 [Claude Code](https://claude.ai/code) v2.1.112，使用相同模型（`claude-sonnet-4-6`）： | 指标 | San | Claude Code | 优势 | |--------|---------|-------------|-----------| | 下载大小 | 12 MB | 63 MB（+ Node.js 112 MB） | **小 5 倍** | | 磁盘占用 | 38 MB | 175 MB | **小 4.6 倍** | | 启动耗时 | ~0.01s | ~0.20s | **快 20 倍** | | 启动内存 | ~32 MB | ~189 MB | **省 5.8 倍** | | 简单任务 | ~2.4s / 39 MB | ~10.4s / 286 MB | **快 4.3 倍、省内存 7.3 倍** | | 工具调用任务 | ~3.3s / 39 MB | ~26.0s / 285 MB | **快 7.9 倍、省内存 7.2 倍** | | 框架上下文开销* | ~2.3k token | ~20.9k token | **省约 9 倍** | _{*上下文开销 = 空回合下的 system prompt + 工具 schema，单独在 San v1.22.0 与 Claude Code v2.1.220 上测量，[方法见此](docs/operations/benchmark.md#7-context-overhead-first-turn)；其余各行来自 v1.13.2 / v2.1.112 那次测试。} 特性大体可比 —— 差距来自客户端开销，不是能力缺斤少两。[`docs/operations/benchmark.md`](docs/operations/benchmark.md) ## 文档 - [文档索引](docs/index.md) —— 架构、特性、运维、参考资料的入口 - [架构](docs/concepts/architecture.md) —— 架构入口与阅读顺序 - [包结构图](docs/reference/package-map.md) —— 包归属与依赖边界 - [人设 Persona](docs/concepts/persona.md) —— 打包的系统 prompt、技能、agent 与设置 - [系统 Prompt](docs/concepts/harness-channels.md) —— Slot 模型、persona、技能/agent 注入 - [Subagents](docs/packages/2-feature/subagent.md) · [Skills](docs/packages/2-feature/skill.md) · [Plugins](docs/packages/2-feature/plugin.md) · [MCP](docs/packages/2-feature/mcp.md) - [Hooks](docs/packages/2-feature/hook.md) · [Permissions](docs/concepts/permission-model.md) · [Tasks](docs/packages/2-feature/task.md) - [Inspector](docs/packages/2-feature/inspector.md) —— 本地 Web UI，用于转录回放与调试 - 每个包的设计文档见 [`docs/packages/`](docs/packages/)，从[包索引](docs/packages/index.md)开始 ## 相关项目 - [Claude Code](https://claude.ai/code) —— Anthropic 的 AI 编程助手 - [Aider](https://github.com/paul-gauthier/aider) —— 终端中的 AI 结对编程 - [Continue](https://github.com/continuedev/continue) —— 开源 AI 编程助手 ## 社区两个入口 —— 国内用微信，海外用 Slack，欢迎入群一起讨论：

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