Живая космостанция вместо чат-бота

StarNet — это local-first (локальный, работающий без облака) десктопный harness (оболочка запуска агентов), где вы создаёте AI-агентов, организуете их в пиксельную космическую станцию и наблюдаете, как они выполняют реальную работу с реальными моделями и инструментами. Система производит настоящие вызовы моделей, использует настоящие инструменты и несёт реальные затраты — вместо того чтобы анимировать симуляцию. Проект опубликован на GitHub под лицензией MIT и сразу набрал несколько форков от сообщества.

«Дашборд агентов не должен быть симуляцией» — именно этот принцип лежит в основе StarNet.

Интерфейс = рабочий процесс

Главная идея StarNet радикально отличается от привычных UI-обёрток над LLM. Станция — не декорация: это проекция живого состояния среды выполнения. Комната — это команда с ограниченными возможностями, коридор — авторизованный канал передачи задач, а размещённый объект — реальное предоставление разрешений.

Схема, которую вы рисуете — это и есть рабочий процесс, который запускают агенты. Нарисовал комнату с двумя агентами и соединил коридором — получил конвейер с передачей задач. Никаких YAML-файлов, никакого кода оркестрации.

ℹ Ключевой принцип
StarNet никогда не отображает состояние, которое не может подтвердить runtime. Нет фиктивных статусов, нет «прогресс-баров для красоты».

Возможности

Можно начать с одного агента, затем разместить отсеки или призвать специалистов для параллельной работы — каждый получает отдельное рабочее пространство, транскрипт, память и ограниченные разрешения.

ФункцияОписание
Bring Your Own KeyOpenRouter, Anthropic, OpenAI, Google — ключи хранятся в OS keychain
Night ShiftАгенты работают без присмотра в рамках настраиваемого «поводка», все действия логируются
Recipes & SchedulesМногошаговые рецепты, навыки и cron-расписания с видимым выводом
Task BriefsВместо тихой ошибки — один конкретный вопрос с вариантами ответа
OUTBOXГотовые результаты приходят как реальные файлы, а не теряются в чате
MCP connectorsПодключение MCP-серверов (Model Context Protocol) и OAuth-коннекторов
МессенджерыTelegram, Discord, Slack, Signal, Matrix — управление агентами откуда угодно
VoicePush-to-talk ввод, единый голос станции на выходе
OllamaПолностью бесплатный запуск через локальные модели без API-ключей
💡 Без ключей и счетов
Установите Ollama, скачайте модель командой ollama pull llama3.1 и выберите OLLAMA как провайдера — в приветственном экране или позже в SETTINGS → PROVIDERS. Никаких API-ключей и платёжных данных не нужно.

Архитектура: что внутри


graph LR
    A[frontend/\nVanilla JS UI] -->|localhost HTTP/SSE| B[sidecar/\nNode runtime]
    B --> C[Провайдеры\nAnthropic / OpenAI / Ollama]
    B --> D[Инструменты\n+ MCP-серверы]
    B --> E[Хранилище\nпамять / транскрипты / бюджеты]
    F[src-tauri/\nRust desktop shell] --> A

Запросы к провайдерам покидают машину только в момент запуска агента; состояние станции, транскрипты, память и журналы остаются в локальном рабочем пространстве StarNet — если только вы явно не используете сетевой инструмент или коннектор.

Секреты (API-ключи) никогда не попадают во frontend — они хранятся в sidecar и системном keychain операционной системы.

Быстрый старт из исходников

git clone https://github.com/androoAGI/starnet.git
cd starnet
node sidecar/index.js
# Открыть http://localhost:8787

Требования: Node.js 18+ (рекомендуется 22), Git. Rust и Tauri — только для сборки десктопного шелла.

Загрузка и платформы

Публичные релизы поддерживают Windows и macOS. Релиз не выходит, пока Windows-установщик не пройдёт Authenticode и проверку временной метки, оба Mac-сборки — Developer ID и нотаризацию Apple, а каждый артефакт обновлятора не получит валидную подпись.

ПлатформаФайл
Windows 10/11 (64-bit)StarNet_<version>_x64-setup.exe
macOS Apple Silicon (M1–M4)StarNet_<version>_aarch64.dmg
macOS IntelStarNet_<version>_x64.dmg
⚠ Для владельцев Apple Silicon
Используйте нативный aarch64 DMG. Файл x64 на Apple Silicon запустится под Rosetta 2 и будет работать медленнее.

Linux-пакеты существуют только как внутренние артефакты сборки и не входят в публичный релизный трек.

Контекст: рынок local-first агентов в 2026 году

AI-harness инструменты — это программные фреймворки для оркестрации, мониторинга и управления LLM-агентами в production-среде. В 2026 году эта категория стала инфраструктурой, а не опциональным инструментарием. Gartner прогнозирует, что 40% корпоративных приложений будут включать специализированных AI-агентов к концу 2026 года.

На фоне инструментов вроде OpenCode, Goose и Cline StarNet занимает нетривиальную нишу: это local-first десктопный harness для тех, кто хочет создавать AI-агентов, организовывать их в пиксельной станции и наблюдать за реальной работой. Комнаты представляют команды с ограниченными возможностями, коридоры — авторизованные передачи задач, а станция проецирует живое состояние runtime.

Проект позволяет импортировать агентов из предыдущих систем: StarNet может импортировать существующего агента — достаточно указать на домашнюю директорию OpenClaw или Hermes на диске, и система создаст StarNet-агента из найденной персоны, инструкций, памяти и модели.

📝 Идеально подходит для
  • Разработчиков, которым нужна полная прозрачность работы агентов
  • Пользователей, не желающих делиться данными с облаком
  • Экспериментов с локальными моделями через Ollama без затрат на API
  • Построения многоагентных конвейеров через визуальный drag-and-drop интерфейс

StarNet доступен на GitHub: github.com/androoAGI/starnet