~12 MB 单二进制、~0.01s 冷启动、~2.3k token 上下文：终端 Agent 运行时 San

San（genai-io/san）：Minimal overhead. Maximum agent. Lean context, native speed, open all the way down.

• 项目地址：https://github.com/genai-io/san
• 官网：https://genai-io.github.io/san/
• Getting Started：https://genai-io.github.io/san/getting-started.html
• 文档：仓库内 docs/index.md
• Product Hunt：https://www.producthunt.com/products/san?launch=san
• License：Apache 2.0

⚡ ~0.01s cold start · 📦 ~12 MB single binary · 🪶 zero runtime deps

San 是一个开源终端 agent 运行时：单个原生 Go 二进制，不需要 Node.js 或 Python。模型接触到的所有东西——prompt、工具、provider、扩展——都留在你手里可以改。

为什么做 San

三个属性：小 / 快 / 开放。

• 小 — 你的第一条消息之前，进入模型的 harness 约 2.3k tokens，剩下的上下文窗口留给你的工作。磁盘上是一个 12 MB 二进制，零运行时依赖，可以放进笔记本、CI runner 或临时容器。
• 快 — 冷启动约 0.01s，一次完整的工具调用任务端到端约 3.3s。你等的是模型，不是客户端。
• 开放 — 接入模型、skills、subagents、MCP servers；自己写 system prompt、autopilot 目标和自学习策略；任意一次运行都能在 san inspector 里回放。

名字来源：San 即「三」，☰，出自《道德经》「三生万物」，一个运行时变成任意 agent，三步循环 推理→行动→观察。命令仍是 san。

开放架构

• Plug in — 模型来自 Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek、Ollama 等十余家；web 搜索后端自选；扩展有 skills、subagents、MCP servers、plugins、hooks。
• Write — agent 如何行为是你拥有的文本，不是烘焙进二进制里的东西。组合 system prompt、打包成 persona、给 autopilot 一个目标、设置自学习策略。
• Oversee — 没有运行是无人看管的。自己选 San 在未经询问时可以做到什么程度，subagents 继承这个选择；inspector 按模型当时看到的样子精确回放任意一次运行。

安装

Homebrew（macOS/Linux）：

brew tap genai-io/san
brew install san

macOS/Linux：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/genai-io/san/main/install.sh | bash

Windows PowerShell：

irm https://raw.githubusercontent.com/genai-io/san/main/install.ps1 | iex

Windows：如果装了 Git for Windows bash，命令在其中执行，否则用 PowerShell（有 pwsh 用 pwsh，没有则用内置 Windows PowerShell）；可通过 SAN_SHELL=bash / powershell / path 设置。两者都装时，另一个也能在 /tools 开启。

用 san 启动。首次启动选择模型并填 API key。默认自动后台更新，状态行会提示重启；san update 立即更新；brew upgrade san；在 /settings › General 关闭后台更新，或设置 SAN_DISABLE_AUTOUPDATE=1。模型清单、上下文窗口和价格来自 models.dev，每日刷新（SAN_DISABLE_MODEL_REFRESH=1 跳过），可在 ~/.san/models.json 修正。

卸载：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/genai-io/san/main/install.sh | bash -s uninstall

Go Install（Go 1.26.0+）：

go install github.com/genai-io/san/cmd/san@latest

从源码构建：

git clone https://github.com/genai-io/san.git
cd san
go build -o san ./cmd/san
mkdir -p ~/.local/bin && mv san ~/.local/bin/

用法

san                          # interactive
san "explain this function"  # one-shot
san -p "do something"        # print mode（无 TUI），适合管道
san --continue               # 恢复最近一次会话
san --resume                 # 选择历史会话

子命令：inspector · agent · plugin · mcp

• 模型与 thinking budget：/models · Ctrl+T
• 权限模式：Shift+Tab（ask · auto-accept · autopilot）
• 长任务与学习：/autopilot · /goal · /evolve
• 全部 slash 命令：/help
• 按键：Enter 发送 · Alt+Enter 换行 · Esc 停止 · Ctrl+O 展开工具 · Ctrl+C 取消 · Ctrl+D 退出

配置

凭据：

• ANTHROPIC_API_KEY 或 Vertex AI
• OPENAI_API_KEY 或 ChatGPT 订阅
• GitHub Copilot 订阅
• GOOGLE_API_KEY 或 Vertex AI（gcloud auth application-default login + GOOGLE_CLOUD_PROJECT）
• DEEPSEEK_API_KEY
• MOONSHOT_API_KEY
• DASHSCOPE_API_KEY
• MINIMAX_API_KEY
• BIGMODEL_API_KEY
• SENSENOVA_API_KEY
• MIMO_API_KEY
• VOLCENGINE_API_KEY
• OLLAMA_BASE_URL（默认 http://localhost:11434/v1）
• AGNESAI_API_KEY

搜索：Exa（默认无 key）、TAVILY_API_KEY、BRAVE_API_KEY、SERPER_API_KEY。

配置文件：设置从 ~/.san/ 和 /.san/ 加载，项目级覆盖用户级。项目指令遵循 AGENTS.md 标准：~/.san/AGENTS.md、从仓库根到工作目录的每个 AGENTS.md（最近的优先）、根目录下 git-ignored 的 AGENTS.local.md。

用户级 ~/.san/：

providers.json, models.json, settings.json, skills.json,
personas/, skills/, agents/, commands/, plugins/, projects/

项目级 .san/：

settings.json, mcp.json（团队共享）, mcp.local.json（个人，git-ignored）,
personas/, agents/*.md, skills/*/SKILL.md, commands/*.md,
plugins/, plugins-local/

Benchmark：San vs Claude Code

对比 Claude Code v2.1.112，Apple Silicon，同一模型 claude-sonnet-4-6：

上下文开销单独在 San v1.22.0 vs Claude Code v2.1.220 测量；其余行来自 v1.13.2 / v2.1.112。

文档

架构、Package Map、Personas、System Prompt（Slot/persona/skill-agent 注入）、Subagents、Skills、Plugins、MCP、Hooks、Permissions、Tasks、Inspector（本地 Web UI 回放 transcript）。

相关项目：Claude Code、Aider、Continue。

社区：微信公众号「极客外传」回复 san 或 三 入群；Slack。

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