ResGov
ResGov (Resource Governance Framework)
Прокси-брокер, который ограничивает дневной бюджет LLM-агентов по токенам и стоимости и блокирует запрос до того, как он уйдет провайдеру
Средний риск
Средний уровень ставим, когда инструмент запускает код, ходит в сеть или читает файлы проекта. Перед установкой посмотрите, что именно он делает.
Почему такой уровень
- Работает как прокси для реальных API-ключей провайдеров LLM
- Административный токен и админ-эндпоинты дают полный контроль над лимитами и ключами
Установка
Ручная установка
git clone https://github.com/michael-ebering/resgov.git
cd resgov
cp .env.example .env
docker compose up -dПоднимает брокер локально, дашборд на localhost:8080/dash.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
ResGov поднимается как отдельный сервис через docker compose и подставляется вместо base_url у OpenAI, Anthropic или OpenRouter совместимого клиента, например в CrewAI или LangChain. Лимиты задаются декларативным файлом .rgf в формате TOML: дневной бюджет, разрешенные модели и инструменты для каждого агента. При стриминге сервис резервирует максимальную стоимость запроса до начала ответа и возвращает разницу после его окончания, а при превышении бюджета блокирует вызов до обращения к провайдеру с ответом 403. Отдельный эндпоинт /api/v1/book позволяет учитывать и ограничивать расходы на не-LLM ресурсы вроде платного поиска или скрейпинга, есть прогноз исчерпания бюджета и метрики Prometheus.
Для кого. Для команд, которые запускают несколько автономных LLM-агентов и хотят жестко ограничить их расходы на API до того, как счет придет постфактум.
Подходит, если
- Несколько агентов делят один API-ключ провайдера и нужен раздельный дневной бюджет на каждого
- Есть риск, что агент зациклится и сожжет бюджет за ночь
- Нужно ограничить не только LLM-вызовы, но и платные инструменты вроде поиска или скрейпинга
Не подходит, если
- Достаточно встроенных алертов по биллингу у провайдера LLM
- Нет возможности держать отдельный Docker-сервис как прокси перед провайдером
Пример запроса к агенту
Заведи агенту research-bot дневной бюджет 4 евро и разреши ему только модель gpt-4o-miniОграничения
Проект молодой, версия до 1.0, роадмап еще включает горизонтальное масштабирование через Redis и Helm-чарты. Хранилище по умолчанию SQLite в режиме WAL, рассчитано на один инстанс, а не распределенную нагрузку. Требует отдельного развертывания и администрирования: свой токен администратора, HTTPS и бэкапы нужно настраивать самостоятельно по DEPLOYMENT.md.
Как отключить. Верните base_url клиента на прямой адрес провайдера и остановите сервис командой docker compose down.
Проверка безопасности
- Работает как прокси для реальных API-ключей провайдеров LLM
- Административный токен и админ-эндпоинты дают полный контроль над лимитами и ключами
Коротко о README
README объясняет идею слоя управления расходами агентов поверх MCP и A2A, перечисляет возможности: прозрачный прокси к провайдерам, атомарное резервирование стоимости при стриминге, конфигурация бюджетов файлом .rgf, учет не-LLM ресурсов, мультиарендность и прогноз бюджета. Дан быстрый старт через docker compose, примеры подключения в CrewAI и LangChain, формат ответа при блокировке бюджета, справочник API и диаграмма архитектуры. Отдельно указано, что это независимый проект одного автора без привязки к работодателю. Лицензия MIT.
Частые вопросы
Нужно ли переписывать код агента?
Нет, README показывает подключение сменой одного параметра base_url в клиентах OpenAI-совместимых SDK вроде CrewAI и LangChain.
Что происходит при превышении бюджета?
Запрос блокируется до обращения к провайдеру и возвращается ответ 403 с описанием лимита и текущих трат.
Похожие
Открытый личный AI-ассистент на своем компьютере: отвечает в Telegram, Slack, Discord и WhatsApp, расширяется скиллами и плагинами
Самообучающийся агент от Nous Research: терминал, мессенджеры, cron-задачи и скиллы, которые он пишет сам
Открытый агент для программирования в терминале и на десктопе с режимами разработки и планирования
Открытая библиотека промптов с плагином Claude Code, MCP-сервером и CLI: поиск, получение и улучшение промптов и скиллов из агента