{"id":47720756,"url":"https://github.com/yuan-lab-llm/clawmanager","last_synced_at":"2026-05-01T06:03:49.092Z","repository":{"id":345730447,"uuid":"1187100345","full_name":"Yuan-lab-LLM/ClawManager","owner":"Yuan-lab-LLM","description":"A Kubernetes-native control plane for AI agent instance management, with governed AI access, runtime orchestration, and reusable resources across multiple agent 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align=\"center\"\u003e\n  ClawManager ist eine Kubernetes-native Control Plane fuer die Verwaltung von AI-Agent-Instanzen mit kontrolliertem AI-Zugriff, Runtime-Orchestrierung und wiederverwendbaren Ressourcen ueber mehrere Agent-Runtimes hinweg.\n\u003c/p\u003e\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n  \u003cstrong\u003eSprachen:\u003c/strong\u003e\n  \u003ca href=\"./README.md\"\u003eEnglish\u003c/a\u003e |\n  \u003ca href=\"./README.zh-CN.md\"\u003e简体中文\u003c/a\u003e |\n  \u003ca href=\"./README.ja.md\"\u003e日本語\u003c/a\u003e |\n  \u003ca href=\"./README.ko.md\"\u003e한국어\u003c/a\u003e |\n  Deutsch\n\u003c/p\u003e\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n  \u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/ClawManager-Control%20Plane-e25544?style=for-the-badge\" alt=\"ClawManager Control Plane\" /\u003e\n  \u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/Go-1.21%2B-00ADD8?style=for-the-badge\u0026logo=go\u0026logoColor=white\" alt=\"Go 1.21+\" /\u003e\n  \u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/React-19-20232A?style=for-the-badge\u0026logo=react\u0026logoColor=61DAFB\" alt=\"React 19\" /\u003e\n  \u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/Kubernetes-Native-326CE5?style=for-the-badge\u0026logo=kubernetes\u0026logoColor=white\" alt=\"Kubernetes Native\" /\u003e\n  \u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/License-MIT-2ea44f?style=for-the-badge\" alt=\"MIT License\" /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n  \u003ca href=\"#product-tour\"\u003eProduktueberblick\u003c/a\u003e |\n  \u003ca href=\"#ai-gateway\"\u003eAI Gateway\u003c/a\u003e |\n  \u003ca href=\"#agent-control-plane\"\u003eAgent Control Plane\u003c/a\u003e |\n  \u003ca href=\"#runtime-integrations\"\u003eRuntime-Integrationen\u003c/a\u003e |\n  \u003ca href=\"#resource-management\"\u003eRessourcenverwaltung\u003c/a\u003e |\n  \u003ca href=\"#get-started\"\u003eErste Schritte\u003c/a\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n  \u003ca href=\"https://github.com/Yuan-lab-LLM/ClawManager/stargazers\"\u003e\n    \u003cimg src=\"https://img.shields.io/github/stars/Yuan-lab-LLM/ClawManager?style=for-the-badge\u0026logo=github\u0026label=Star%20ClawManager\" alt=\"Star ClawManager on GitHub\" /\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n\u003ch2 align=\"center\"\u003eClawManager in 60 Sekunden\u003c/h2\u003e\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n\u003cimg src=\"https://raw.githubusercontent.com/Yuan-lab-LLM/ClawManager-Assets/main/gif/clawmanager-launch-60s-hd.gif\" alt=\"ClawManager Produktdemo\" width=\"100%\" /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n  Ein schneller Blick auf Agent-Provisionierung, Skill-Verwaltung und -Scanning sowie AI-Gateway-Governance.\n\u003c/p\u003e\n\n## Neuigkeiten\n\nWichtige aktuelle Produkt- und Dokumentations-Updates.\n\n- [2026-04-29] Hermes-Runtime-Integration hinzugefuegt, inklusive Webtop-basierter Instanzbereitstellung, Agent-Control-Plane-Registrierung, AI-Gateway-Injection, channel- und skill-Bootstrap sowie `.hermes` Import/Export. Siehe [Hermes Runtime Guide](./docs/hermes-runtime-agent-development.md).\n- [2026-04-08] Skill-Verwaltung und Skill-Scanning wurden der Plattform hinzugefuegt. Details siehe [Merged PR #52](https://github.com/Yuan-lab-LLM/ClawManager/pull/52).\n- [2026-03-26] Die AI-Gateway-Dokumentation wurde erweitert und deckt nun Modell-Governance, Audit und Trace, Kostenrechnung sowie Risikokontrolle genauer ab. Siehe [AI Gateway Guide](./docs/aigateway.md).\n- [2026-03-20] ClawManager hat sich zu einer breiteren Control Plane fuer AI-Agent-Workspaces entwickelt, mit staerkerer Runtime-Steuerung, wiederverwendbaren Ressourcen und Security-Scanning-Workflows.\n\n\u003e Wenn ClawManager fuer dein Team nuetzlich ist, gib dem Projekt gerne einen Star, damit mehr Nutzer und Entwickler es entdecken.\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n  \u003ca href=\"https://github.com/Yuan-lab-LLM/ClawManager/stargazers\"\u003e\n\u003cimg src=\"https://raw.githubusercontent.com/Yuan-lab-LLM/ClawManager-Assets/main/gif/clawmanager-star.gif\" alt=\"Star ClawManager on GitHub\" width=\"100%\" /\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n## WeChat-Community-Gruppe\n\nTritt der ClawManager Open-Source-Community auf WeChat bei, um Produkt-Updates zu verfolgen, Nutzungserfahrungen auszutauschen und mit Mitwirkenden ins Gespraech zu kommen.\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n  \u003cimg src=\"./docs/main/clawmanager_group_chat.jpg\" alt=\"QR-Code zur ClawManager WeChat-Gruppe\" width=\"300\" /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n\u003ca id=\"product-tour\"\u003e\u003c/a\u003e\n## Produktueberblick\n\nClawManager bringt den Betrieb von AI-Agent-Instanzen auf Kubernetes und legt darauf drei hoeherwertige Control Planes. Teams koennen damit AI-Zugriff steuern, Runtime-Verhalten ueber Agents orchestrieren und Workspace-Faehigkeiten ueber scanbare und wiederverwendbare channel- und skill-Ressourcen bereitstellen.\n\nEs eignet sich besonders fuer:\n\n- Plattformteams, die AI-Agent-Instanzen fuer mehrere Nutzer betreiben\n- Betriebsteams, die Runtime-Sichtbarkeit, Command-Dispatch und Desired-State-Kontrolle benoetigen\n- Entwicklungsteams, die Agent-Workspaces ueber wiederverwendbare Ressourcen statt ueber manuelle Konfiguration bereitstellen wollen\n\n\u003ca id=\"runtime-integrations\"\u003e\u003c/a\u003e\n## Runtime-Integrationen\n\nClawManager unterstuetzt derzeit die folgenden verwalteten Runtimes:\n\n- \u003cimg src=\"frontend/public/openclaw.png\" alt=\"OpenClaw icon\" width=\"18\" /\u003e `OpenClaw`: die standardmaessige OpenClaw-artige Workspace-Runtime fuer von ClawManager verwaltete Desktop-Instanzen\n- \u003cimg src=\"frontend/public/hermes.png\" alt=\"Hermes icon\" width=\"18\" /\u003e `Hermes`: eine Webtop-basierte Runtime-Integration mit persistentem `.hermes`-Workspace und eingebettetem Hermes agent\n\nRuntime-Vorschau:\n\n**\u003cimg src=\"frontend/public/openclaw.png\" alt=\"OpenClaw icon\" width=\"18\" /\u003e OpenClaw**\n\n![openclaw](./docs/images/openclaw.png)\n\n**\u003cimg src=\"frontend/public/hermes.png\" alt=\"Hermes icon\" width=\"18\" /\u003e Hermes**\n\n![hermes](./docs/images/hermes.png)\n\nRuntime-Autoren koennen dem [Hermes Runtime Guide](./docs/hermes-runtime-agent-development.md), dem [Generic Runtime Agent Integration Guide](./docs/runtime-agent-integration-guide.md) und der [Skill Content MD5 Spec](./docs/skill-content-md5-spec.md) folgen, um kompatible Agents zu bauen.\n\n\u003ca id=\"get-started\"\u003e\u003c/a\u003e\n## Erste Schritte\n\nClawManager bietet jetzt klarere Einstiegspfade sowohl fuer Standard-Kubernetes als auch fuer leichtere Cluster-Setups. Zum Evaluieren der Plattform ist es am sinnvollsten, zuerst den passenden Deployment-Pfad fuer die eigene Umgebung zu waehlen und danach dem First-Use-Flow zu folgen.\n\n- Standard-Kubernetes-Deployment: [deployments/k8s/clawmanager.yaml](./deployments/k8s/clawmanager.yaml)\n- K3s / leichtgewichtiges Deployment: [deployments/k3s/clawmanager.yaml](./deployments/k3s/clawmanager.yaml)\n- First-Login- und Schnellstart-Ablauf: [Benutzerhandbuch](./docs/use_guide_de.md)\n- Deployment-Hinweise und Architekturkontext: [Deployment Guide (English)](./docs/deployment.md)\n\n## Drei Control Planes\n\n\u003ca id=\"ai-gateway\"\u003e\u003c/a\u003e\n### AI Gateway\n\nAI Gateway ist die Governance-Ebene fuer Modellzugriffe in ClawManager. Es stellt verwalteten Agent-Runtimes einen einheitlichen OpenAI-kompatiblen Einstiegspunkt bereit und legt Richtlinien-, Audit- und Kostenkontrollen ueber die Upstream-Provider.\n\n- Einheitlicher Einstiegspunkt fuer Modell-Traffic\n- Sichere Modell-Routing-Logik und policy-gesteuerte Modellauswahl\n- End-to-End-Audit- und Trace-Aufzeichnungen\n- Integrierte Kostenrechnung und Nutzungsanalyse\n- Regeln fuer Risikokontrolle mit Block- oder Umleitungslogik\n\nSiehe [AI Gateway Guide (English)](./docs/aigateway.md).\n\n\u003ca id=\"agent-control-plane\"\u003e\u003c/a\u003e\n### Agent Control Plane\n\nAgent Control Plane ist die Runtime-Orchestrierungsschicht fuer verwaltete AI-Agent-Instanzen. Jede Instanz wird damit zu einer verwalteten Runtime, die sich registrieren, Status melden, Commands empfangen und sich am Desired State der Plattform ausrichten kann.\n\n- Agent-Registrierung mit sicherem Bootstrap und Session-Lifecycle\n- Heartbeat-basierte Runtime-Status- und Health-Reports\n- Desired-State-Synchronisierung zwischen Control Plane und Instanz\n- Command-Dispatch fuer Start, Stop, Konfigurationsanwendung, Health Checks und Skill-Operationen\n- Sichtbarkeit pro Instanz fuer Agent-Status, channel, skill und Command-Historie\n\nSiehe [Agent Control Plane Guide (English)](./docs/agent-control-plane.md).\n\n\u003ca id=\"resource-management\"\u003e\u003c/a\u003e\n### Ressourcenverwaltung\n\nRessourcenverwaltung ist die wiederverwendbare Asset-Schicht fuer AI-Agent-Workspaces. Teams koennen channel und skill vorbereiten, zu bundles zusammensetzen, in Instanzen injizieren und Security-Reviews direkt in diesen Ablauf integrieren.\n\n- `Channel`-Verwaltung fuer Workspace-Konnektivitaet und Integrationsvorlagen\n- `Skill`-Verwaltung fuer wiederverwendbare Faehigkeitspakete\n- `Skill Scanner`-Workflows fuer Risikoanalyse und Scan-Jobs\n- Bundle-basierte Ressourcenzusammenstellung fuer reproduzierbare Setups\n- Injection-Snapshots zur Nachverfolgung der tatsaechlich angewendeten Inhalte\n\nSiehe [Resource Management Guide (English)](./docs/resource-management.md) und [Security / Skill Scanner Guide (English)](./docs/security-skill-scanner.md).\n\n## Produktgalerie\n\nClawManager ist so gestaltet, dass Administration, Zugriff und AI-Governance nicht wie getrennte Werkzeuge wirken, sondern wie eine zusammenhaengende Produkterfahrung.\n\n### Admin Console\n\nDie Admin-Konsole vereint Nutzer, Quotas, Runtime-Operationen, Security-Kontrollen und plattformweite Richtlinien in einer Oberflaeche. Sie ist die zentrale Arbeitsflaeche fuer Teams, die AI-Agent-Infrastruktur im grossen Massstab betreiben.\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n  \u003cimg src=\"./docs/main/admin.png\" alt=\"ClawManager Admin Console\" width=\"100%\" /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n### Portal Access\n\nDas Portal bietet Nutzern einen klaren Einstiegspunkt in ihre Workspaces. Der Zugriff erfolgt browserbasiert, waehrend Runtime-Zustand und Plattformsicht erhalten bleiben, ohne dass Infrastrukturdetails direkt exponiert werden.\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n  \u003cimg src=\"./docs/main/portal.png\" alt=\"ClawManager Portal Access\" width=\"100%\" /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n### AI Gateway\n\nAI Gateway integriert Modell-Governance direkt in die Workspace-Erfahrung. Audit-Trails, Kostentransparenz und risikobasiertes Routing machen AI-Nutzung zu einem Teil der Plattform statt zu einer losen Einzelintegration.\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n  \u003cimg src=\"./docs/main/aigateway.png\" alt=\"ClawManager AI Gateway\" width=\"100%\" /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n## So funktioniert es\n\n1. Administratoren definieren Governance-Richtlinien und wiederverwendbare Ressourcen.\n2. Nutzer erstellen oder betreten verwaltete AI-Agent-Workspaces auf Kubernetes.\n3. Agents verbinden sich mit der Control Plane und melden Runtime-Zustaende.\n4. Channel, skill und bundle werden kompiliert und auf Instanzen angewendet.\n5. AI-Traffic fliesst ueber das AI Gateway und erhaelt Audit-, Risiko- und Kostenkontrollen.\n\n## Entwicklerueberblick\n\nClawManager ist eine Kubernetes-native Plattform mit React-Frontend, Go-Backend, MySQL fuer Zustandsdaten sowie Integrationen wie `skill-scanner` und Object Storage. Die Codebasis ist nach Produktsubsystemen organisiert, daher ist der schnellste Einstieg, mit dem passenden Guide zu beginnen und danach in den Code zu gehen.\n\n- Frontend fuer Admin- und Nutzeroberflaechen unter `frontend/`\n- Backend-Services, Handler, Repositorys und Migrationen unter `backend/`\n- Deployment-Assets unter `deployments/`\n- Produktdokumentation und Medien unter `docs/`\n\nSiehe [Developer Guide (English)](./docs/developer-guide.md).\n\n## Dokumentation\n\n- [Benutzerhandbuch](./docs/use_guide_de.md)\n- [Deployment Guide (English)](./docs/deployment.md)\n- [Admin and User Guide (English)](./docs/admin-user-guide.md)\n- [Agent Control Plane Guide (English)](./docs/agent-control-plane.md)\n- [AI Gateway Guide (English)](./docs/aigateway.md)\n- [Security / Skill Scanner Guide (English)](./docs/security-skill-scanner.md)\n- [Resource Management Guide (English)](./docs/resource-management.md)\n- [Hermes Runtime Guide](./docs/hermes-runtime-agent-development.md)\n- [Generic Runtime Agent Integration Guide](./docs/runtime-agent-integration-guide.md)\n- [Skill Content MD5 Spec](./docs/skill-content-md5-spec.md)\n- [Developer Guide (English)](./docs/developer-guide.md)\n\n## Lizenz\n\nDieses Projekt steht unter der MIT License.\n\n## Open Source\n\nIssues und Pull Requests sind willkommen.\n\n## Star History\n\n\u003ca href=\"https://www.star-history.com/?repos=Yuan-lab-LLM%2FClawManager\u0026type=date\u0026legend=top-left\"\u003e\n \u003cpicture\u003e\n   \u003csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"https://api.star-history.com/chart?repos=Yuan-lab-LLM/ClawManager\u0026type=date\u0026theme=dark\u0026legend=top-left\" /\u003e\n   \u003csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https://api.star-history.com/chart?repos=Yuan-lab-LLM/ClawManager\u0026type=date\u0026legend=top-left\" /\u003e\n   \u003cimg alt=\"Star History Chart\" src=\"https://api.star-history.com/chart?repos=Yuan-lab-LLM/ClawManager\u0026type=date\u0026legend=top-left\" /\u003e\n \u003c/picture\u003e\n\u003c/a\u003e\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fyuan-lab-llm%2Fclawmanager","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fyuan-lab-llm%2Fclawmanager","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fyuan-lab-llm%2Fclawmanager/lists"}