工具与工具集

工具是扩展 Agent 能力的函数。它们被组织为逻辑上的工具集，可按平台启用或禁用。

可用工具

Crewlabs 内置了丰富的工具注册表，涵盖网页搜索、浏览器自动化、终端执行、文件编辑、记忆、委托、RL 训练、消息投递、Home Assistant 等功能。

备注

Honcho 跨会话记忆作为记忆提供者插件（plugins/memory/honcho/）提供，而非内置工具集。安装方式请参阅 Plugins。

高层分类：

分类	示例	描述
Web	`web_search`, `web_extract`	搜索网页并提取页面内容。
X 搜索	`x_search`	通过 xAI 内置的 `x_search` Responses 工具搜索 X（Twitter）帖子和话题——需要 xAI 凭据（SuperGrok OAuth 或 `XAI_API_KEY`）；默认关闭，可通过 `crewlabs tools` → 🐦 X (Twitter) Search 启用。
终端与文件	`terminal`, `process`, `read_file`, `patch`	执行命令并操作文件。
浏览器	`browser_navigate`, `browser_snapshot`, `browser_vision`	支持文本和视觉的交互式浏览器自动化。
媒体	`vision_analyze`, `image_generate`, `video_generate`, `video_analyze`, `text_to_speech`	多模态分析与生成。`video_generate` 和 `video_analyze` 需手动启用（通过 `crewlabs tools` 或 `--toolsets` 添加 `video_gen` / `video` 工具集）。
Agent 编排	`todo`, `clarify`, `execute_code`, `delegate_task`	规划、澄清、代码执行及子 Agent 委托。
记忆与召回	`memory`, `session_search`	持久化记忆与会话搜索。
自动化与投递	`cronjob`, `send_message`	支持创建/列出/更新/暂停/恢复/运行/删除操作的定时任务，以及出站消息投递。
集成	`ha_`、MCP server 工具、`rl_`	Home Assistant、MCP、RL 训练及其他集成。

如需查看由代码派生的权威注册表，请参阅内置工具参考和工具集参考。

Nous Tool Gateway

付费 Nous Portal 订阅者可通过 Tool Gateway 使用网页搜索、图像生成、TTS 和浏览器自动化——无需单独配置 API 密钥。运行 crewlabs model 启用，或通过 crewlabs tools 配置各工具。

使用工具集

# 使用指定工具集
crewlabs chat --toolsets "web,terminal"

# 查看所有可用工具
crewlabs tools

# 按平台交互式配置工具
crewlabs tools

常用工具集包括 web、search、terminal、file、browser、vision、image_gen、moa、skills、tts、todo、memory、session_search、cronjob、code_execution、delegation、clarify、homeassistant、messaging、spotify、discord、discord_admin、debugging、safe 和 rl。

完整列表（包括 crewlabs-cli、crewlabs-telegram 等平台预设以及 mcp-<server> 等动态 MCP 工具集）请参阅工具集参考。

终端后端

终端工具可在不同环境中执行命令：

后端	描述	适用场景
`local`	在本机运行（默认）	开发、可信任务
`docker`	隔离容器	安全性、可复现性
`ssh`	远程服务器	沙箱隔离，防止 Agent 修改自身代码
`singularity`	HPC 容器	集群计算、无 root 权限
`modal`	云端执行	无服务器、弹性扩展
`daytona`	云端沙箱工作区	持久化远程开发环境
`vercel_sandbox`	Vercel Sandbox 云微虚拟机	带快照文件系统持久化的云端执行

配置

# 在 ~/.crewlabs/config.yaml 中
terminal:
  backend: local    # 或：docker, ssh, singularity, modal, daytona, vercel_sandbox
  cwd: "."          # 工作目录
  timeout: 180      # 命令超时时间（秒）

Docker 后端

terminal:
  backend: docker
  docker_image: python:3.11-slim

单个持久容器，在整个进程生命周期内共享。 Crewlabs 在首次使用时启动一个长期运行的容器（docker run -d ... sleep 2h），并通过 docker exec 将所有终端、文件及 execute_code 调用路由到同一容器中。工作目录变更、已安装的包、环境调整以及写入 /workspace 的文件，在同一 Crewlabs 进程的整个生命周期内，跨 /new、/reset 和 delegate_task 子 Agent 均会保留。容器在关闭时停止并删除。

这意味着 Docker 后端的行为类似持久化沙箱虚拟机，而非每次命令都使用全新容器。如果你执行过一次 pip install foo，该包在本次会话的剩余时间内均可用。如果你执行了 cd /workspace/project，后续的 ls 调用将看到该目录。完整的生命周期详情及控制 /workspace 和 /root 是否跨 Crewlabs 重启保留的 container_persistent 标志，请参阅配置 → Docker 后端。

SSH 后端

推荐用于安全场景——Agent 无法修改自身代码：

terminal:
  backend: ssh

# 在 ~/.crewlabs/.env 中设置凭据
TERMINAL_SSH_HOST=my-server.example.com
TERMINAL_SSH_USER=myuser
TERMINAL_SSH_KEY=~/.ssh/id_rsa

Singularity/Apptainer

# 为并行 worker 预构建 SIF
apptainer build ~/python.sif docker://python:3.11-slim

# 配置
crewlabs config set terminal.backend singularity
crewlabs config set terminal.singularity_image ~/python.sif

Modal（无服务器云）

uv pip install modal
modal setup
crewlabs config set terminal.backend modal

Vercel Sandbox

pip install 'crewlabs-agent[vercel]'
crewlabs config set terminal.backend vercel_sandbox
crewlabs config set terminal.vercel_runtime node24

需同时配置 VERCEL_TOKEN、VERCEL_PROJECT_ID 和 VERCEL_TEAM_ID 三个凭据。此访问令牌配置方式是在 Render、Railway、Docker 及类似平台上进行部署和正常长期运行 Crewlabs 进程的推荐路径。支持的运行时为 node24、node22 和 python3.13；Crewlabs 默认使用 /vercel/sandbox 作为远程工作区根目录。

对于本地一次性开发，Crewlabs 也接受短期 Vercel OIDC token：

VERCEL_OIDC_TOKEN="$(vc project token <project-name>)" crewlabs chat

在已关联的 Vercel 项目目录中：

VERCEL_OIDC_TOKEN="$(vc project token)" crewlabs chat

启用 container_persistent: true 后，Crewlabs 使用 Vercel 快照在同一任务的沙箱重建时保留文件系统状态，其中可包含沙箱内 Crewlabs 同步的凭据、技能和缓存文件。快照不保留活跃进程、PID 空间或相同的活跃沙箱标识。

后台终端命令使用 Crewlabs 通用的非本地进程流程：在沙箱存活期间，spawn、poll、wait、log 和 kill 均通过标准 process 工具运行，但 Crewlabs 不提供清理或重启后的原生 Vercel 后台进程恢复能力。

container_disk 保持未设置或使用共享默认值 51200；Vercel Sandbox 不支持自定义磁盘大小，设置后将导致诊断/后端创建失败。

容器资源

为所有容器后端配置 CPU、内存、磁盘和持久化：

terminal:
  backend: docker  # 或 singularity, modal, daytona, vercel_sandbox
  container_cpu: 1              # CPU 核心数（默认：1）
  container_memory: 5120        # 内存（MB，默认：5GB）
  container_disk: 51200         # 磁盘（MB，默认：50GB）
  container_persistent: true    # 跨会话持久化文件系统（默认：true）

启用 container_persistent: true 后，已安装的包、文件和配置将跨会话保留。

容器安全

所有容器后端均启用安全加固：

只读根文件系统（Docker）
丢弃所有 Linux capabilities
禁止权限提升
PID 限制（256 个进程）
完整命名空间隔离
通过卷挂载实现持久化工作区，而非可写根层

Docker 可通过 terminal.docker_forward_env 接受显式的环境变量白名单，但转发的变量对容器内的命令可见，应视为在该会话中已暴露。

后台进程管理

启动后台进程并进行管理：

terminal(command="pytest -v tests/", background=true)
# 返回：{"session_id": "proc_abc123", "pid": 12345}

# 然后使用 process 工具进行管理：
process(action="list")       # 显示所有运行中的进程
process(action="poll", session_id="proc_abc123")   # 检查状态
process(action="wait", session_id="proc_abc123")   # 阻塞直到完成
process(action="log", session_id="proc_abc123")    # 完整输出
process(action="kill", session_id="proc_abc123")   # 终止进程
process(action="write", session_id="proc_abc123", data="y")  # 发送输入

PTY 模式（pty=true）可启用 Codex 和 Claude Code 等交互式 CLI 工具。

Sudo 支持

如果命令需要 sudo，系统会提示你输入密码（在本次会话内缓存）。也可在 ~/.crewlabs/.env 中设置 SUDO_PASSWORD。

注意

在消息平台上，如果 sudo 失败，输出中会提示将 SUDO_PASSWORD 添加到 ~/.crewlabs/.env。

可用工具​

使用工具集​

终端后端​

配置​

Docker 后端​

SSH 后端​

Singularity/Apptainer​

Modal（无服务器云）​

Vercel Sandbox​

容器资源​

容器安全​

后台进程管理​

Sudo 支持​