据智客前沿报道，GREP.AI 将内部智能体执行框架 AgentRun 开源，并扩展为托管式智能体平台。它可接入现有智能体框架，将运行持久化、执行环境、审批和学习记录纳入统一平台。此次公开的功能包括服务器重启后继续运行，以及让团队审阅智能体保存的笔记和技能。
据 AI Agent News 转述项目 README，AgentRun 将每个智能体、修订版本、运行及执行步骤保存在同一个存储中，默认使用 SQLite，也可使用 Postgres。README 称，服务器重启后，运行会接着继续。
执行环境方面，智能体可以获得沙箱、Linux 桌面、安卓手机或浏览器作为自己的「电脑」。README 列出的环境提供方包括 Daytona、Modal、E2B、Browserbase 和 Kernel。
平台还提供审批、花费上限，以及面向所有智能体的统一控制台。按照 README 的描述，密钥等敏感信息使用运营者设置的同一组密钥加密保存。
据 AI Agent News 报道，AgentRun 的学习功能会将提议的笔记和技能提交到每个智能体各自的 Git 文件夹。团队可以审阅这些内容，也可以淘汰智能体保留下来的记录。
项目给出的案例涉及代码审查与商户分类。其案例称，基于低价模型构建的代码审查智能体，每次审查成本为 18 美分；另一项商户分类任务在向更强的模型学习后，单个商户的处理成本从 0.89 美元降至 0.12 美元。AI Agent News 明确指出，这些数字均为项目自述，未经独立核验。
据 AI Agent News 报道，AgentRun 通过服务器与 runner 运行，可用一条 npx 命令或单个容器启动，也可部署到 Render，或使用 Docker Compose 部署。该报道列出的支持框架包括 Claude Code、Codex、OpenCode 和 pi。
TanHow 刊载的项目导语还称，AgentRun 可与 Pi、Claude Agents、Codex、OpenCode，以及其他支持 Agent Client Protocol（ACP）的执行框架配合使用。用户可以在 Render 上配置 OpenRouter 密钥自行托管，也可以在 console.agentrun.ai 试用官方托管版本。
现有报道未独立核验上述成本案例；智客前沿也指出，公开材料尚不足以证明其自我改进效果或生产级安全边界。
