Skip to main content
Glama

WorkerLane

Не зависящий от харнесса агент-коллега для любого агентного рантайма. Один пакет, который связывает командных агентов, одобрения, память, трейсы и контракты передачи в любой харнесс, который вы уже используете.

npm License: MIT

Часть Talocode — открытые инструменты, которым доверяют люди, и облачная мощь за ними.


Что это такое

ИИ-агенты отлично справляются с выполнением задач. Сложность — во всём, что их окружает: кто что может запускать, что получает одобрение, что произошло в прошлой сессии и как доказать это задним числом. WorkerLane объединяет эти компоненты в один пакет, который работает с любым агентным харнессом — без лояльности к бренду рантайма и без необходимости выбирать сторону.

  • ИИ-коллеги — создавайте агентов с именем и ролью, ставьте задачи в очередь, ограничивайте деструктивную работу процедурой одобрения

  • Передачи между агентом и человеком — проверяйте и исправляйте полезные нагрузки между шагами на соответствие контрактам схем, чтобы прогоны никогда незаметно не отклонялись

  • Полная запись данных, принадлежащая вам — трейс-спаны со стоимостью и статусом плюс долговременная память, сохраняющаяся между сессиями. Всё хранится локально в ~/.workerlane, если вы не выберете облачный вариант

  • Работа с компьютером — запускайте screenlane mcp (@talocode/screenlane) вместе с workerlane mcp, чтобы добавить инструменты захвата экрана, диктовки и команд в тот же харнесс

  • Работает с любым харнессом — предоставьте весь набор как MCP-инструменты и подключите любого MCP-совместимого агента

Related MCP server: bot-relay-mcp

Зачем это нужно

Каталог силён, но фрагментирован: агенты, трейсы, память и передачи поставляются по отдельности. WorkerLane устраняет необходимость сборки. Одна установка, одна поверхность, все компоненты связаны между собой. Он позиционируется как слой возможностей над харнессом — именно там, где накапливается ценность.

Установка

npm install -g @talocode/workerlane

или

pip install talocode-workerlane

Не требуется Office, рантайм или облако. Локальный движок полностью работает на вашей машине.

Быстрый старт (CLI)

# start the MCP server — connect any harness to it
workerlane mcp

# create a coworker
workerlane agent create --name "qa-bot" --role "reviews every PR before merge"

# queue a task, gated behind an approval
workerlane agent run --agent <ID> --task "audit the auth flow" --approve

# save and recall memory across sessions
workerlane memory remember --text "deploy is Fridays, freeze after 4pm" --tags ops,deploy
workerlane memory recall --query "deploy"

# start a trace run
workerlane trace start --name "release-check"

Быстрый старт (MCP — любой харнесс)

{
  "mcp": {
    "workerlane": {
      "type": "local",
      "command": ["workerlane", "mcp"]
    }
  }
}

После подключения эти инструменты доступны любому MCP-совместимому агенту:

Инструмент

Что делает

workerlane_agent_create

Создать агента-коллегу с именем и ролью

workerlane_agent_list

Список агентов-коллег

workerlane_agent_run

Поставить задачу в очередь; при requireApproval выполнение приостанавливается для человека

workerlane_agent_approve

Одобрить или отклонить ожидающий запуск (записывается)

workerlane_agent_complete

Отметить запуск завершённым с его результатом

workerlane_agent_runs

Список запусков, фильтрация по статусу

workerlane_handoff_validate

Проверить вывод шага на соответствие контракту схемы

workerlane_handoff_repair

Проверить и слегка исправить (удалить лишнее, привести типы)

workerlane_trace_start

Начать трейс-запуск

workerlane_trace_span / _span_end

Записать спан (llm/инструмент/поиск/передача) со статусом и стоимостью

workerlane_trace_complete

Завершить запуск → цепочка квитанций

workerlane_trace_list

Список трейс-запусков

workerlane_memory_remember

Сохранить воспоминание

workerlane_memory_recall

Извлечь релевантные воспоминания

workerlane_memory_list

Список сохранённых воспоминаний

Работа с компьютером (соседний сервер): установите @talocode/screenlane, затем добавьте вторую запись MCP:

{
  "mcp": {
    "screenlane": {
      "type": "local",
      "command": ["screenlane", "mcp"]
    }
  }
}

Предоставляет screenlane_capture, screenlane_dictate, screenlane_command, screenlane_send, screenlane_doctor тому же харнессу. Облачная автоматизация браузера доступна через Agent Browser в Talocode Cloud (/v1/agent-browser/*).

SDK

import { createAgent, createAgentRun, approveAgentRun, validateHandoff, remember, recall, createTraceRun, startTraceSpan } from '@talocode/workerlane'

const bot = createAgent({ name: 'qa-bot', role: 'reviews every PR before merge' })

const run = createAgentRun({ agentId: bot.id, task: 'audit the auth flow', requireApproval: true })
// → a human approves it before it runs
approveAgentRun(run.id, true)

const r = validateHandoff({
  value: { intent: 'ship', confidence: 0.9 },
  schema: { type: 'object', required: ['intent', 'confidence'], properties: { intent: { type: 'string' }, confidence: { type: 'number' } } },
})

remember('deploy is Fridays, freeze after 4pm', ['ops', 'deploy'])
const facts = recall('deploy')

const trace = createTraceRun('release-check')
const span = startTraceSpan(trace.id, 'verify', 'tool')

Данные и владение

  • Всё по умолчанию хранится локально. Состояние находится в ~/.workerlane/ (переопределяется через WORKERLANE_DIR).

  • agents.json — реестр агентов + журнал аудита запусков с решениями об одобрении

  • memory.json — долговременная память

  • traces.json — квитанции спанов со стоимостью и статусом

  • Экспортируйте или удаляйте эти файлы в любой момент — данные принадлежат вам.

Облачный вариант

Для команд, которым нужна управляемая мощность, WorkerLane доступен в Talocode Cloud по пути /v1/workerlane/* с биллингом Stacklane. Локальный движок всегда бесплатен.

Действие

Кредиты (облачный вариант)

workerlane.agent.run

3

workerlane.agent.approve

1

workerlane.handoff.validate / repair

2 / 4

workerlane.trace.start / span / complete

1 / 1 / 2

workerlane.memory.remember / recall

4 / 2

Связанные пакеты

  • @talocode/worklane · pip install talocode-worklane

  • @talocode/memorylane · pip install talocode-memorylane

  • @talocode/handofflane

  • @talocode/tracelane

  • @talocode/agent-browser (облачная работа с компьютером)

Экосистема Talocode

Продукт

Репозиторий

WorkerLane (этот пакет)

github.com/talocode/workerlane

Tera

Рассуждения, письмо, код

WorkLane

Автоматизация работы

MemoryLane

Долговременная память агента

HandoffLane

Межшаговые контракты схем

TraceLane

Трассировка запусков + квитанции

PolicyLane

Шлюзы политик

GateLane

Контроль соблюдения шлюзов

Agent Browser

Автоматизация браузера для агентов

ScreenLane

Автоматизация экрана

SearchLane

Возможность поиска

XSearchLane

Поиск по X

DocuLane

Офисные документы для агентов

DataLane

Анализ данных

ClipLoop

Создание видео

Tradia

Трейдинг

Codra

Агент для программирования

StackLane

Облачная плоскость управления

Ещё: github.com/talocode · talocode.site · docs.talocode.site

Лицензия

MIT © Talocode

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Server-enforced workflow discipline for AI agents. An MCP server providing persistent work items, dependency graphs, quality gates, and actor attribution. Schemas define what agents must produce — the server blocks the call if they don't. Works with any MCP-compatible client.
    199
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    A
    maintenance
    MCP coordination primitive for multi-agent workflows. Lets multiple AI coding agents (Claude Code, Cursor, n8n, custom clients) discover each other and exchange messages and tasks via a shared SQLite-backed message bus.
    37
    506
    4
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    A local-first mission control for AI agent harnesses, providing a unified MCP gateway for shared memory, task queue, and encrypted secrets across multiple agents.
    1
    1
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables local-first LLM orchestration with persistent memory, knowledge management, routing, swarm patterns, API probing, tests, automation planning, and plugin discovery via a stdio MCP server, using SQLite for offline storage.
    400
    1
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Private-by-default, local-first memory/context/task orchestrator for MCP apps and agents.

  • Agent-native collaboration network: orchestrate a team of long-running agents from any MCP client.

  • Durable agent-to-agent handoffs and shared scratchpad for multi-agent workflows.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/talocode/workerlane'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server