Agent Ecosystem Map: единая карта AI coding tools

Автор: Обновлено

Что такое Agent Ecosystem Map?

Agent Ecosystem Map (AEM), ранее Harness Control Plane, — source-available локальный control plane, который находит AI coding assets и sessions в нескольких tools, отслеживает provider usage и управляет provider-owned copies через web, macOS и Raycast interfaces.

TL;DR

  • -Harness Control Plane переименован в Agent Ecosystem Map; текущие CLI commands — agent-ecosystem-map и aem
  • -AEM находит skills, agents, MCP config, rules, instructions и sessions разных coding assistants
  • -Текущие connections используют provider-owned copies, а не symlinks; удаление одной копии не затрагивает остальные
  • -Remote mode по умолчанию слушает localhost; используйте SSH tunnel и считайте sessions и OAuth data чувствительными
  • -Проект source-available под BSL 2.0, а не open source; лицензия меняется на MIT 6 апреля 2030 года

Harness Control Plane переименован в Agent Ecosystem Map (AEM). Старый URL сохранён для внешних ссылок, но текущий package называется agent-ecosystem-map, а короткая команда — aem.

Новое имя соответствует большему scope. Первая версия показывала skills, agents, MCP servers и rules. Текущий repository также работает с coding-agent sessions, live processes, provider usage, remote machines, registries и diagnostic exports.

Какую проблему решает AEM

Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Copilot и Continue хранят instructions и agent state в разных путях и форматах. При нескольких tools трудно ответить:

  1. В каком tool находится нужный skill или rule?
  2. Какая copy актуальна?
  3. Где session и token usage вчерашнего агента?

AEM сканирует локальную конфигурацию и строит единый inventory. Он не создаёт универсальный config standard, а показывает существующие files/sessions и даёт контролируемый workflow копирования и редактирования.

Что находит текущая версия

README описывает семь основных coding tools:

ToolПримеры найденного state
Claude Codecommands, agents, rules, projects, MCP config, CLAUDE.md
Codex CLIskills, agents, sessions, auth metadata, AGENTS.md
Gemini CLIskills, OAuth metadata, GEMINI.md
Cursorrules, project transcripts, local state database
Windsurfrules и legacy instructions
GitHub Copilotcredentials metadata и repository instructions
Continuelocal configuration

Upstream paths меняются. Источник истины — current README и scanner code, а не таблица из старой статьи.

Map поддерживает filters, client-side search, collections, registry import, provider-targeted install, inline editing, diff-before-save и warnings перед destructive changes.

Первый HCP соединял assets через symlinks. Один file был виден нескольким tools, но их lifecycle связывался: правка или удаление provider-local path могла затронуть общий source.

Текущий AEM создаёт provider-owned copies по умолчанию:

source skill
  -> Claude-owned copy
  -> Codex-owned copy
  -> Gemini-owned copy

Matching assets группируются в UI с provider badges. Disconnect/delete ограничен одним provider. Legacy symlinks конвертируются при reconnect.

Это безопаснее прежнего delete behavior, но copies могут расходиться. AEM имеет health и drift views, а команде всё равно нужен source-of-truth policy. Security rules следует review перед distribution, а не автоматически считать sync trusted.

AgentSync решает более узкую задачу MCP config. AEM инвентаризирует большую локальную экосистему.

Sessions и usage

Sessions browser нормализует logs нескольких coding agents и показывает timeline, token usage, live process metadata, cost estimates, activity, search, labels и Markdown handoff export.

Usage dashboard обращается к поддерживаемым providers через local credentials и показывает rate-limit/balance data, когда provider её предоставляет. Current README перечисляет 18 usage providers — больше семи asset scanners.

Здесь есть sensitive data. Sessions могут содержать source code, prompts, file paths, customer data и tool results. OAuth tokens и credentials metadata нужно защищать так же, как исходные clients.

До включения session search и usage tracking:

  • проверьте, какие directories и credentials читает adapter;
  • ограничьте filesystem и OS-user access к данным AEM;
  • не публикуйте HTTP API в shared network;
  • для support используйте redacted diagnostic export;
  • определите retention indexed sessions;
  • проверьте exported handoff перед отправкой.

Local, macOS, Raycast и remote interfaces

Запуск без global install:

npx agent-ecosystem-map

Global install:

npm install -g agent-ecosystem-map
aem

Package требует Node.js 18+. Web UI открывается на http://localhost:3000. Native macOS app доступен в GitHub Releases, repository также ссылается на Raycast extension.

Remote host:

# На remote host
aem --headless -p 3000

# На local machine
ssh -L 3000:localhost:3000 user@your-vps

Headless mode по умолчанию bind на 127.0.0.1. При явном --host 0.0.0.0 CLI требует bearer authentication. Предпочтительнее SSH tunnel: application token не заменяет network policy, host hardening и credential isolation.

Remote command center проверяет sidecar, sessions, processes, usage, MCP runtimes, tunnels и copy-sync plans. Используйте preview/dry-run перед apply и сохраняйте rollback data.

Architecture и security boundary

Текущий package использует Node.js agent, SQLite persistence, React web UI и SwiftUI desktop app. Runtime dependencies — better-sqlite3 и ssh2. File watchers и WebSockets обновляют UI после local changes.

Данные остаются преимущественно local, но local не значит safe автоматически. Process читает configs нескольких assistants, credentials metadata, session logs и remote-host settings. Где возможно, запускайте под отдельной OS-user boundary, backup SQLite перед крупными changes и inspect new releases до расширения access.

Кому это нужно

AEM полезен, если совпадают хотя бы два пункта:

  • на одной машине активно несколько AI coding tools;
  • skills, rules, agents и MCP configs трудно инвентаризировать;
  • session history разбросана по clients;
  • subscription windows требуют одного operational view;
  • нужно сравнивать local и remote agent environments;
  • команде нужен reviewed asset distribution вместо manual copying.

При одном client и нескольких files обычный version control проще. Map окупается, когда inventory и drift уже стали проблемой.

License и naming caveat

Repository public, но лицензия — Business Source License 2.0. Она разрешает personal use, internal business production use, modifications и internal integration. Competing commercial/hosted products ограничены; переход на MIT указан на 6 апреля 2030 года.

BSL — source-available, не OSI-approved open-source license. Для commercial use читайте LICENSE; этот текст не является legal advice.

Verification checklist

  • Устанавливается agent-ecosystem-map, не старое имя package.
  • До changes выполнен aem scan.
  • Проверен owner каждой connected copy.
  • Перед save/delete просмотрены diff и downstream impact.
  • Web service остаётся на localhost или за SSH tunnel.
  • Sessions, diagnostics, OAuth data и remote settings считаются sensitive.
  • State backup и rollback проверены до массовых copy operations.
  • Current README и license проверены перед использованием feature/terms.

Актуальные источники

AEM больше не symlink dashboard из первой версии статьи. Это широкая локальная operations surface для AI coding tools, и её access требует соответствующего security review.

Часто задаваемые вопросы

Agent Ecosystem Map — это тот же проект, что Harness Control Plane?
Да. Репозиторий и продукт переименованы. Старый URL статьи сохранён, а текущие npm package и CLI называются agent-ecosystem-map и aem.
AEM синхронизирует assets через symlinks?
Больше не по умолчанию. Текущие версии создают provider-owned copies. Reconnect старого symlink конвертирует его в copy, а удаление одной provider copy не удаляет другие.
Agent Ecosystem Map — open-source проект?
Исходники публичны под Business Source License 2.0. Она разрешает personal и internal production use, но не является open-source лицензией. Репозиторий указывает переход на MIT 6 апреля 2030 года.