Cube SDK

cube-agent-harness 是一个可嵌入、可使用工具、可通过插件扩展的 Python Agent Harness SDK。安装后使用的 import package 是 cube：

pip install cube-agent-harness

import cube

这份文档面向通过 PyPI 安装并集成 Cube 的应用开发者，重点说明 SDK 提供什么、各包的 职责边界、主要公共入口以及推荐的应用接入方式。Cube 源码仓库中 Playground、CLI、 部署和本地调试流程不属于 SDK 本身。

SDK 能力概览

Cube SDK 分成四个公开能力面：

包	提供的能力	典型使用方
cube.core	Agent loop、消息、LLM contracts、tools、hooks、事件、取消、运行状态。	只需要 Agent runtime kernel，或希望自行负责 persistence 和应用层的开发者。
cube.platform	本地应用宿主、durable agency/channel/session、SQLite、workspace、runtime assembly、plugin SPI、sandbox。	需要快速嵌入一个完整本地 Cube runtime 的应用。
cube.cluster	MySQL/Redis 分布式协调、Backend Gateway、Worker lifecycle、owner lease 和 command/event transport。	需要把 Backend 与 Agent execution worker 分离部署的应用。
cube.plugins	官方 tools、hooks、channel types、chat/task/workflow sessions 和 SubAgent 能力实现。	希望直接使用或参考官方能力插件的应用。

依赖方向保持单向：

cube.cluster -----> cube.platform -----> cube.core
                        ^                   ^
                        |                   |
                   cube.plugins -----------+

• cube.core 不依赖 platform、database、plugins、CLI 或 Web framework。
• cube.platform 提供完整的本地运行能力，不依赖 cube.cluster。
• cube.cluster 只增加分布式协调，不替代 platform domain services。
• cube.plugins 通过 cube.platform.plugin SPI 注册官方实现。

SDK 不负责什么

Cube SDK 有意不包含以下产品层能力：

• HTTP/FastAPI routes 和 WebSocket 协议
• 全局账号、密码、JWT、认证和授权系统
• 前端 UI 与前端扩展协议
• CLI 命令和终端交互
• 应用自己的业务数据库与 migration
• 应用默认的 plugins.toml / tables.toml
• 分布式部署平台、容器编排或共享存储供应商

这些能力由嵌入 Cube 的应用拥有。官方 Playground 和 CLI 是独立应用，只是 SDK 的 参考使用方，不是 cube-agent-harness 的 runtime dependency。

安装与可选依赖

基础安装只包含轻量 core 和 plugin model contracts：

pip install cube-agent-harness

根据应用需要选择 extras：

pip install "cube-agent-harness[llm]"       # LiteLLM client/router
pip install "cube-agent-harness[mcp]"       # MCP transports
pip install "cube-agent-harness[media]"     # PDF/media 处理
pip install "cube-agent-harness[platform]"  # 本地 platform、SQLite、workspace
pip install "cube-agent-harness[cluster]"   # platform + MySQL/Redis 分布式 runtime
pip install "cube-agent-harness[all]"       # 全部官方 SDK extras

Python 版本要求为 3.12 或 3.13。

直接使用 CubeLocalApp 时，默认启用 SRT Bash sandbox。嵌入应用需要提供：

• macOS：srt、rg 和系统自带的 sandbox-exec
• Linux：srt、rg、bwrap 和 socat

宿主可以显式传入 sandbox=None，但 Bash 会保持 fail-closed，除非 runtime 注入了 可用的 SandboxSpawner。

cube.core：Agent 运行内核

cube.core 是与 platform 无关的运行内核，适合希望自行控制应用生命周期、持久化和 外部 transport 的开发者。

主要能力包括：

• AgentRuntime、AgentRunRequest、AgentRunContext 和 agent loop state
• BaseMessage、AgentMessage、QuestionMessage 等运行时消息模型
• Tool、ToolRuntime、ToolRegistry、tool execution policy、progress 和 background task lifecycle
• Hook、HookRegistry 和 hook dispatch/aggregation
• BaseLLMClient、LLM messages、tool calls、usage 和 provider adapter contracts
• MCP client/transport adapter
• EventBus、CancellationToken、runtime events 和公共状态模型
• versioned file write、mount、artifact 和 tool output contracts

稳定的便利入口从 cube.core 导入。更细粒度或 provider-specific 的类型从对应子包 导入，例如 cube.core.runtime、cube.core.llm、cube.core.tool 和 cube.core.hook。

cube.core 不提供 database、session persistence、workspace layout、channel、agency 或应用启动器。需要这些能力时应使用 cube.platform。

cube.platform：本地应用与持久化领域

cube.platform 把 core runtime 组装成一个 local-first、可嵌入的完整应用宿主。

主要公共入口

• CubeLocalApp：本地模式 composition root。
• CubeLocalAppConfig / create_cube_local_app(...)：本地应用配置与构造入口。
• PlatformServices：durable agency、channel、session、notification、workspace、 database 和 health services。
• PlatformRuntime：进程内 session activation、Agent execution 和 runtime lifecycle。
• SessionCommandDispatcher：与 transport 无关的 live session command boundary。
• SessionEventSubscriber：按 session 订阅的 live event boundary。
• RuntimeAssembly / RuntimeAssemblyConfig：manifest 驱动的 plugin/table 组装。
• cube.platform.plugin：第三方 plugin SPI、entry-point discovery、dependency resolution 和 capability registry。

CubeLocalApp 向应用暴露四个明确的接入面：

CubeLocalApp
├── services   durable query / management / persistence
├── runtime    process-local session activation and execution
├── commands   transport-neutral live commands
└── events     session-scoped live event streams

应用业务代码优先依赖更窄的 services、commands 和 events 协议，不应让完整 CubeLocalApp 或 PlatformRuntime 类型扩散到所有模块。

本地嵌入

安装本地 platform 和常用官方能力：

pip install "cube-agent-harness[platform,llm]"

应用必须先在自己的 root_dir 中提供 runtime manifests：

<root_dir>/plugins.toml
<root_dir>/tables.toml

应用负责决定启用哪些 plugins、tables、default tool groups 和 hook groups。SDK 不会 自动启用所有已安装插件，也不会自动写入应用默认配置。

完成 manifests 后，可以创建本地应用：

from cube.platform import CubeLocalAppConfig, create_cube_local_app


cube_app = create_cube_local_app(
    CubeLocalAppConfig.from_root_dir("./cube-data"),
)

async with cube_app.lifespan() as app:
    services = app.services
    commands = app.commands
    events = app.events
    # 在应用自己的 service / route / transport 层使用这些窄接口。

本地模式默认使用：

<root_dir>/cube.sqlite3
<root_dir>/plugins.toml
<root_dir>/tables.toml
<root_dir>/workspace/

CubeLocalApp 按 PlatformServices -> PlatformRuntime 的顺序启动，关闭顺序相反。 PlatformServices 负责 durable state 和 readiness；PlatformRuntime 负责 active sessions、event delivery、Agent execution 和 sandbox lifecycle。

持久化领域边界

• AgencyService 管理 agency 配置和 agency-scoped human member projections。
• ChannelService 管理 plugin-typed Channel 及 channel-mounted session discovery。
• SessionService 统一管理 session 创建、manifest、members、transcript 和 history。
• NotificationService 提供面向 human decisions/results 的中央 durable inbox。
• WorkspaceService 管理长期、人类可编辑的 workspace 文件布局。
• runtime transcript、run/task/background state、notifications 和小型平台记录存入 SDK database。

Cube 中的人类 member 是 agency-scoped projection，不是全局账号或认证主体。应用把 已认证账号映射到这些 projections。

cube.cluster：分布式后端与工作进程运行时

cube.cluster 用于把 durable backend 与 Agent execution worker 分离。它依赖：

• MySQL：Cube durable runtime data
• Redis：worker heartbeat、owner lease、command request/ACK 和 live events
• shared POSIX root_dir：所有 backend/worker 可见的同一份 workspace

分布式模式没有统一的 CubeApp facade。Backend 和 Worker 的职责有意分开。

后端组合

后端组合持久化服务和实时网关：

from pathlib import Path

from cube.cluster import (
    ClusterConfig,
    ClusterGateway,
    ClusterGatewayConfig,
    ClusterPlatformServicesConfig,
    GatewayConfig,
    MySQLConfig,
    RedisConfig,
    create_cluster_platform_services,
)
from cube.platform import RuntimeAssemblyConfig


assembly = RuntimeAssemblyConfig(rollout_tag="v1")
gateway = ClusterGateway(
    config=ClusterGatewayConfig(
        assembly=assembly,
        cluster=ClusterConfig(namespace="cube-prod"),
        redis=RedisConfig(url="redis://:secret@redis:6379/0"),
        gateway=GatewayConfig(),
    )
)
services = create_cluster_platform_services(
    ClusterPlatformServicesConfig(
        root_dir=Path("/cube"),
        assembly=assembly,
        mysql=MySQLConfig(
            url="mysql+asyncmy://cube:secret@mysql:3306/cube?charset=utf8mb4",
        ),
    ),
)

await services.startup()
await gateway.startup()
commands = gateway
events = gateway

后端可以查询持久化服务、发送实时命令并订阅事件，但不能创建 PlatformRuntime，也不能在同一进程中启动 Worker。

工作进程组合

工作进程使用相同的 assembly、MySQL、Redis、namespace、rollout tag 和共享 root_dir，由 ClusterWorker 持有 PlatformRuntime 并执行 sessions：

CUBE_ROOT_DIR=/cube \
CUBE_CLUSTER_NAMESPACE=cube-prod \
CUBE_ROLLOUT_TAG=v1 \
CUBE_MYSQL_URL='mysql+asyncmy://cube:secret@mysql:3306/cube?charset=utf8mb4' \
CUBE_REDIS_URL='redis://:secret@redis:6379/0' \
CUBE_WORKER_ID=worker-1 \
CUBE_WORKER_SHUTDOWN_GRACE_SECONDS=30 \
python -m cube.cluster.worker

滚动期间使用新的 rollout_tag 区分新旧服务 cohort；服务健康只检查当前 cohort。 允许 Bash 的 Agent 使用当前 Agency 在 shared root 下的 .runtime/cli/<agency>/ 作为原生 npm/uv 共享环境。Backend 不管理这个目录；所有 Worker 必须挂载相同绝对路径，并在滚动期间保持 Python、Node 和系统 ABI 兼容。

应用应在自己的 composition root 中隐藏 local/distributed 部署差异，并向业务层暴露 一致的 services、commands 和 events 协议。

cube.plugins：官方能力实现

cube.plugins 包含通过公共 plugin SPI 注册的官方实现：

• stateless filesystem、shell、user interaction 和辅助 tools
• builtin hooks 和 hook groups
• dm、group_chat、project channel types
• chat session
• multi-phase task 与同步 ToolMount workflow
• SubAgent provider、session 和相关 tools（v1 contract 见 docs/subagent-v1.md）

这些是具体 capability implementations，不是 plugin host API。第三方插件应从 cube.platform.plugin 导入 SPI 类型。

插件与运行时组装

插件通过 cube.plugins Python entry-point group 暴露 PluginSpec：

from cube.platform.plugin import PluginSpec


def register(ctx):
    ctx.tools("finance_controls", my_tool)


plugin = PluginSpec(
    name="my.company.finance",
    version="0.1.0",
    requires_tables=("my.company.finance",),
    register=register,
)

[project.entry-points."cube.plugins"]
"my.company.finance" = "my_company_finance.plugin:plugin"

Plugin 可以贡献：

• named tool groups
• named hook groups
• hook event / extension point contracts
• session kinds
• channel types
• SubAgent providers

带持久化能力的包独立导出 TableSpec，并可在 PluginSpec.requires_tables 中声明逻辑 table 依赖。requires_tables 只是运行前验证元数据；plugin registration 不会自动 import、注册或创建 tables。

运行时从应用 root 中独立加载：

plugins.toml -> PluginManager -> frozen PluginRegistry
tables.toml  -> TableManager  -> frozen TableRegistry

RuntimeAssembly 验证 plugin table requirements 后，把 immutable registries 和 capability assembly 注入 PlatformServices。应用应在 database 初始化前完成 table assembly。

推荐的应用集成边界

无论 local 还是 distributed，应用都可以定义自己的稳定 wrapper：

from dataclasses import dataclass

from cube.platform import PlatformServices
from cube.platform.command import SessionCommandDispatcher
from cube.platform.event import SessionEventSubscriber


@dataclass(frozen=True)
class CubeComponents:
    services: PlatformServices
    commands: SessionCommandDispatcher
    events: SessionEventSubscriber

本地模式从 CubeLocalApp 填充这些字段；分布式模式从 create_cluster_platform_services(...) 和 ClusterGateway 填充相同字段。这样 application services、routes 或其他 transport adapters 不需要知道 session 最终在 本进程还是远端 Worker 中执行。

典型调用边界：

# Durable 查询和管理不会激活 live session。
channel = await cube.services.channels.get(agency_code, channel_code)
history = await cube.services.sessions.get_history(address.session_id)

# Live command 通过 transport-neutral dispatcher。
result = await cube.commands.dispatch(command)

# Live UI/transport 更新通过 session-scoped event stream。
async with cube.events.subscribe(address) as stream:
    async for event in stream:
        ...

进一步阅读

• cube.core：运行时、工具、钩子、LLM 和 MCP 的内核契约
• cube.platform：本地宿主、持久化服务、session、workspace 和插件宿主
• cube.cluster：后端/工作进程分布式协调协议
• cube.plugins：官方能力实现

源码仓库、官方 Playground、CLI、本地调试和部署方式请从 Cube GitHub 仓库 开始阅读。