智能体Agent 获得一具身体
每个 Kit 服务都是 HTTPS 端点。生成容器，获得 18 个 HTTP 工具。Agent 已经懂 HTTP——这正是重点。
$ curl -N -X POST https://abc123-def456-workspaces-1.node-us-1.containers.hoody.com/api/v1/agent/prompt -H "Content-Type: application/json" -d '{"parts":[{"type":"text","text":"Build auth + tests"}]}'
[tool_use] { tool: "bash", command: "npm install" }
[tool_use] { tool: "Write", path: "/app/src/auth.ts" }
[tool_result] { output: "3 tests passed" }
[tool_use] { tool: "bash", command: "npm run dev" }
[completed] session finished in 4m 12s
一次 POST。三种模式。
提交任务、观看 WebSocket 流、失败时回滚——全部通过标准 HTTP 调用。
提交任务并流式传输事件
POST 自然语言描述来创建任务，然后打开 WebSocket 来实时流式传输每个工具调用和结果。
# Submit a prompt — omit wait to stream Server-Sent Events
POST /api/v1/agent/prompt
{
"parts": [{ "type": "text", "text": "Install deps, write auth.ts, run tests" }],
"autoApprove": true
}
# The stream emits tool calls, tool results and assistant
# messages as they happen. The final message payload:
{
"sessionID": "5f9b3a2e1c8d4f0001a2b3c4",
"messageID": "msg_01HXYZABCDEF",
"status": "completed",
"info": { "role": "assistant", "finish": "stop" },
"parts": [{ "type": "text", "text": "Done — 14 tests passing." }]
}
为每个代理提供一台完整的计算机
一次容器创建调用会配置 18 个 HTTP 服务。无需设置、无需驱动管理、无需令牌以外的身份验证。
智能体生成智能体。无需协调器。
智能体 A 通过 HTTP 创建智能体 B 的容器，通过智能体服务 URL 分配任务，直接读取其文件。只是 URL 与 URL 对话。
// Agent A spawns Agent B and assigns work
const worker = await client.api.containers.create(PROJECT_ID, {
name: "ai-worker-backend",
server_id: "us-east-1",
container_image: "debian-12",
hoody_kit: true,
});
await fetch(
`https://${PROJECT_ID}-${worker.id}-workspaces-1.${SRV}/api/v1/agent/prompt/sync`,
{ method: "POST", body: JSON.stringify({
parts: [{ type: "text", text: "Build payment module" }],
autoApprove: true
})}
);
网络拓扑
智能体是对等的。任何容器通过 HTTP 调用任何其他容器。无总线，无协调器。
并行工作
同时分派 10 个专家智能体。前端、后端、测试——全部并行。
跨容器读取
智能体 A 通过 Kit 文件服务读取智能体 B 的文件。无需停止工作者即可检查。
隔离故障
一个智能体的崩溃仅销毁其自身沙箱。故障无法传播。
控制每一个 Prompt，无需代理代码。
七个事件钩子，五种动作类型，声明式 JSON 规则。规则引擎在 hoody-agent 内部运行——零延迟，零代理。
chat.system.transform
在 LLM 看到之前，将安全规则附加到每个生产会话的系统提示中。
tool.execute.before
在任何智能体运行 bash 之前通知人类审批。在循环中，无需代理。
session.error
当整个机群中任意会话失败时，向 PagerDuty 触发 Webhook。
{
"rules": [
{
"id": "inject-safety-prompt",
"name": "Inject safety prompt",
"enabled": true,
"severity": "info",
"trigger": {
"event": "chat.system.transform",
"tags": ["prod"]
},
"action": {
"type": "prompt-inject",
"content": "Always confirm before shell commands.",
"position": "prepend",
"target": "system"
}
}
]
}
300+ 个模型，一次配置变更即可切换。
将任意 AI 客户端指向 https://ai.hoody.com/api/v1。使用 container-X 作为密钥——它只在你的基础设施内有效。删除容器即可即时撤销。
300+ 模型，15+ 提供商
Anthropic、OpenAI、Google、Meta、Mistral 等等 —— 每次 prompt 都通过指定提供商加模型 ID 来选择。对话中途随时换模型，永远无需迁移。
anthropic/claude-sonnet-4.5
@hoody.com 技能发现
任何能访问网络的 AI Agent 都可以发送 @hoody.com，接收描述完整 HTTP API 的 Skill——无插件、无 SDK、无自定义端点。
每次智能体运行前创建快照
永远不要让智能体在没有快照的情况下修改容器。一次 API 调用，即时回滚。
POST /api/v1/containers/{id}/snapshots
{ "alias": "before-agent-experiment" }
代理 API
完整的 REST API 用于代理管理和执行
Prompt
3 个端点POST /api/v1/agent/prompt
会话
2 个端点GET /api/v1/agent/sessions/live
MCP + Web UI
2 个端点POST /api/v1/workspaces/{workspaceID}/mcp
代理真正能做什么
再多的提示工程也给不了你的三种能力——它们就在平台里。
命名 agent：主 agent 与子 agent
每个工作区都自带命名好的 agent —— build 作为主 agent 运行，explore 作为只读子 agent。每次 prompt 用 agent 字段挑一个；每个都带有自己的模型、权限和提示词。
MCP 运行时工具发现
在运行时挂载任何兼容 MCP 的服务器——GitHub、Slack、Jira。代理会发现并即时将新工具合并到当前会话中。
可嵌入的实时会话墙
实时会话墙把每个运行中的 agent 渲染成可嵌入仪表盘 iframe 的 HTML 视图 —— 无需轮询即可盯住整个机群。