Alibaba Cloud Linux 4 Agentic Edition（ANOLISA）——是阿里云Agent-first操作系统，专为AI Agent设计

ANOLISA是阿里云基于自研的操作系统Alibaba Cloud Linux为Agent设计的衍生操作系统，它提供Agent最佳的运行环境，提升阿里云客户使用Agent的体验。ANOLISA完全兼容 Alinux4 所有能力（内核优化、云原生支持等），围绕 Agent 的认知方式和工作模式，构建全新的OS架构。详细参考Alibaba Cloud Linux官网：https://www.aliyun.com/product/alinux

封装交互层

• cosh：替代默认 Shell，原生托管 bash/zsh，并在同一终端接收自然语言任务。
• OS Skills：内置技能包机制，Agent 通过 Skill 说明书与运行时层、基础系统层交互获得部署、运维、诊断、可观测等"动手能力"。

运行时层

• AgentSecCore：AgentSecCore 是专门为 AI Agent 打造的安全产品，聚焦Prompt注入、动态代码执行、Skill安全、意图偏离、系统环境风险等Agent生命周期的核心威胁，构建“感知-决策-阻断-溯源” 的OS 侧多维度、纵深、闭环防御机制，支持无侵入式集成到Cosh、OPENCLAW 等 Agent 框架。

• AgentSight：一款基于eBPF技术的 AI Agent 可观测性工具，能够在无侵入、零修改前提下，对运行在 Linux 系统上的 AI Agent 进行实时监控，捕获其LLM API 调用、Token 消耗及进程行为。

• Tokenless：从上下文压缩和命令过滤两个维度降低 Agent 与 LLM 交互的 Token 消耗。通过插件和 Hook 机制自动介入，支持 cosh、OpenClaw、Hermes、Claude Code、Codex、Qoder、Qwen Code 等多个 Agent 框架。

• AgentMemory：文件形态的 Agent 记忆 MCP 服务器，为 AI Agent 提供持久化、可搜索、受沙箱保护的记忆空间。通过文件系统语义读写记忆，结合 BM25/向量混合检索与自动捕获召回机制，实现跨会话上下文延续。

• ws-ckpt：AI Agent 工作区快照与回滚工具，用户可在关键操作前手动创建快照，或开启每轮问答结束自动快照，支持一键回退至任意历史状态，保障执行过程的可回退性

• SkillFS：Agent Skill 的按需挂载文件系统，基于 FUSE 仅向 Agent 暴露当前所需的 Skill 子集，其余 Skill 按需发现，读取时按目标发行版即时编译 SKILL.md，并可依据安全决策隐藏 Skill 或回退至可信快照

基础系统层

• Alinux4：兼容 Alinux4 所有能力（内核优化、云原生支持等）

适用范围

ANOLISA适用范围说明：

• 适用于多种实例规格族，包括弹性裸金属服务器。更多信息，请参见实例规格族。

  • 仅支持X86的CPU架构

  • 支持实例内存建议>=2GB

• 适用于各种 Agent 场景工作负载，包括 OpenClaw、qwenpaw、Claude Code 等主流 Agent 框架

费用

ANOLISA是免费的操作系统镜像，但使用镜像时，需要支付其他资源产生的费用，如大模型调用，vCPU、内存、存储、公网带宽和快照等。

稳定性与兼容性

ANOLISA 基于 Alibaba Cloud Linux 4 标准版的基础系统层构建，与标准版共享相同的 alnx4 内核。Agentic Edition 在此基础上新增 AI Agent 相关组件（包括 cosh、AgentSecCore、AgentSight、OS Skills 等），不影响原有系统功能的稳定性。

标准 Linux 操作（如 yum/dnf 包管理、systemctl 服务管理、bash shell 等）在 Agentic Edition 上的行为与标准版一致，确保了向后兼容性，已有的运维脚本与使用习惯可以延续。

ANOLISA 内置诊断工具，可通过 anolisa doctor 诊断组件问题，anolisa status 查看组件健康状态；AgentSight 提供基于 eBPF 的 AI Agent 可观测性，帮助排查 Linux 常见性能及稳定性问题。

核心优势

• 极致Token经济型
  将复杂的OS专家知识封装为标准化 Skill ，大幅减少执行环境理解以及试错探索的Token开销，实现从意图到执行的零延迟闭环。

• 自然语言重新定义人机交互
  首次将 cosh 作为默认交互入口，用户通过自然语言即可驱动操作系统完成环境部署、工具安装等日常运维操作，告别复杂命令行记忆，带来操作方式上的根本性变革。

• Skill 全链路安全加密，构筑内生安全防线
  对每个 Skill 实施数字签名与加密保护，调用前强制身份鉴权与完整性校验，结合硬件级安全沙箱隔离异常行为，从 OS 内核层面确保 Agent 在受控、可审计、最小权限的环境中安全运行。

核心组件简介

Alibaba Cloud Linux 4 Agentic Edition（ANOLISA）包含如下核心组件：Cosh、AgentSecCore、AgentSight、OS Skills、Tokenless、ws-ckpt、AgentMemory，目前均已开源，开源链接https://github.com/alibaba/anolisa。

Cosh

cosh 是 Alibaba Cloud Linux 4 Agentic Edition（ANOLISA） 的默认交互式 Shell，替代 bash 作为系统登录后的第一入口。

cosh的核心设计理念是「原生 Shell 宿主 + Agent 增强」。它直接托管一个真实的 bash 或 zsh 会话，Shell 命令按原生语义执行，无需前缀，也无需回退到独立的 bash 环境；需要排查或处理较大任务时，用户直接用中文或英文描述意图，Agent 携带最近的终端上下文接手执行；行首的斜杠命令则用于控制会话自身。三类输入在同一个提示符下自动分流，全程无需切换环境。

在保留完整 bash/zsh 兼容性的基础上，cosh 增加了自然语言理解、Skill 调用、MCP 工具集成和多级审批控制等能力，并进一步将系统运维操作沉淀为跨发行版的结构化命令接口 cosh-cli，将 Agent 运行时开放为无界面集成接口 cosh-core。cosh 将复杂的系统级能力抽象为自然语言交互，又集成了OS Skills 说明书，降低了操作系统的使用门槛，使人类用户和 Agent 智能体都能以简单的方式驱动操作系统完成任务。

cosh 主要提供以下能力：

OS Skills

OS Skills是ANOLISA 为 AI Agent 编写的操作系统使用手册。

传统操作系统文档面向人类用户，依赖自然语言描述、截图示例和行业潜在共识。Agent 在阅读这类文档时，需要消耗大量 Token 进行理解。OS Skills 说明书将操作系统知识重新组织为 Agent 可直接理解和执行的结构化格式——SKILL，Agent 不再需要「读懂文档再操作」，而是「读到即能做」。

OS Skills 说明书已覆盖两大领域：

Agent 在接收到用户意图后，自动匹配对应的 Skill 并执行，无需人工指定调用路径。

AgentSecCore

AgentSecCore是面向 AI Agent 运行平台的操作系统级安全内核。在 AI Agent 逐步获得操作系统级别的执行能力（包括文件读写、网络访问、进程管理等）的背景下，传统应用安全边界已不再适用。AgentSecCore 从 OS 层面为 Agent 构建纵深防御体系，确保 Agent 在受控、可审计、最小权限的环境中安全运行。

AgentSecCore 围绕"意图安全"和"系统级兜底"两大支柱，构建了三层纵深防御体系——即使前一层被突破，后续层仍能兜住。架构自下而上为：

AgentSight

AgentSight 是面向 AI Agent 运行平台的操作系统级可观测组件，解决 Agent 运行中 Token 消耗远超预期、用户缺乏感知与追溯手段的问题。它在零侵入业务逻辑的前提下，实现对 Agent 运行全链路的细粒度数据采集与关联分析。

AgentSight 主要提供以下三项能力：

• Token消耗分析：对 Agent 运行过程中的 Token 消耗进行全方位度量与归因。支持按时间段或最近 N 小时灵活查询，支持按智能体、任务、角色等多维度拆分消耗来源，分析粒度可精确至单次 LLM 调用。

• 行为审计：全链路记录 Agent 的 LLM 调用与进程执行行为。完整留存每次调用的提供商、模型版本等元数据，同步捕获进程命令行参数，支持按时间、会话等多维度进行筛选与可视化汇总统计。

• Dashboard 可视化：提供 Web 可视化界面，支持远程部署后通过本地浏览器直接访问。可实时查看 Token 消耗趋势、监控 Agent 进程状态并提供异常重启能力，同时支持逐层深入查看每次 Session 的完整 Trace 链路，包括用户输入、模型提示词、推理过程及每一步 Token 消耗分布。

ws-ckpt

ws-ckpt 是ANOLISA 面向 AI Agent 工作区的文件级快照与回滚工具（AI Agent Workspace Checkpoint）。

AI Agent 在执行任务时会对工作区文件进行大量修改，一旦操作失误或结果不符预期，用户往往面临难以恢复的困境。ws-ckpt 快照机制为工作区提供轻量级的快照管理能力，用户可在关键操作前手动创建快照，或开启每轮问答结束自动快照，需要回退时一键恢复至任意历史状态，让 Agent 的操作可撤回、可追溯。

ws-ckpt 的核心设计理念是给「 Agent 的工作上保险」。用户在执行危险操作前通过自然语言或 CLI 手动创建快照，或进行文件频繁修改任务时开启每轮问答结束自动快照，首次创建快照时系统自动完成初始化，无需额外配置。

ws-ckpt 主要提供以下能力：

Tokenless

Tokenless 是 ANOLISA 的 Token 优化组件，从上下文压缩和命令过滤两个维度降低 Agent 与 LLM 交互的 Token 消耗。

随着 Agent 承接的任务日益复杂，工具定义的膨胀、结构化响应的冗余、以及命令输出的噪音会快速填满上下文窗口，既推高推理成本，也挤占有效信息的传达空间。Tokenless

在 Agent 与 LLM 之间构建一条智能优化管线：在前端，自动精简工具定义的描述信息，识别并过滤响应中的低价值字段；在中段，对结构化数据进行紧凑编码，进一步压缩体积；在后端，智能过滤命令执行输出中的干扰内容。三者协同工作，在不改变 Agent 行为语义的前提下显著降低 Token 开销。

Tokenless 旨在让 Agent 用更少的 Token 完成相同的任务。整个优化过程通过插件和 Hook 机制自动介入，对上游 Agent 框架完全透明，无需修改业务代码。所有压缩效果均有量化记录，为评估优化收益提供数据支撑。

Tokenless 支持 cosh、OpenClaw、Hermes Agent、Claude Code、Codex、Qoder CLI、Qwen Code 七个 Agent 框架。其中 cosh 默认集成，rpm 安装后自动生效，无需额外配置；其余框架通过各 adapter 目录下的 scripts/install.sh 一键完成插件注册。

Tokenless 主要提供以下能力：

AgentMemory

Agent-Memory 是 ANOLISA 的文件形态记忆 MCP 服务器，为 AI Agent 提供持久化、可搜索、受沙箱保护的记忆空间。

Agent 在执行跨会话任务时面临记忆断裂问题：每次新对话从零开始，无法复用之前的分析结果、决策记录和用户偏好。Agent-Memory 以文件系统为记忆模型，在 Agent 与记忆仓之间构建一条标准化的存取管线：在存储侧，Agent 像操作文件一样读写记忆内容，支持命名空间隔离与路径沙箱；在检索侧，通过 BM25 与稠密向量混合检索，按语义召回相关记忆片段；在治理侧，提供 git 版本控制与快照备份，确保记忆可追溯、可回滚。三者协同工作，让 Agent 的记忆跨越会话边界，实现上下文延续。

Agent-Memory 旨在让 Agent 用更少的 Token 完成跨会话任务。整个服务通过 MCP 协议暴露 37 个标准工具，支持 Claude Code、Cursor、Continue 等任意 stdio MCP 客户端，对上游 Agent 框架完全透明，无需修改业务代码。内核级安全沙箱（openat2）保护记忆仓不被路径穿越或符号链接逃逸，提示注入检测与转义包装确保注入 LLM 记忆内容安全可控。

Agent-Memory 主要提供以下能力：

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