Agentic Kernel — это открытая платформа на Python, которая упрощает создание настраиваемых AI-агентов. Она включает модульные компоненты — планировочные пайплайны, хранилища памяти, регистраторы инструментов и модули отражения — что позволяет разработчикам управлять сложными рабочими потоками с любым поставщиком LLM. Благодаря раздельной, расширяемой архитектуре ядра, Agentic Kernel ускоряет создание интеллектуальных помощников, исследовательских ботов и автоматизированных агентов в различных сферах.
Agentic Kernel — это открытая платформа на Python, которая упрощает создание настраиваемых AI-агентов. Она включает модульные компоненты — планировочные пайплайны, хранилища памяти, регистраторы инструментов и модули отражения — что позволяет разработчикам управлять сложными рабочими потоками с любым поставщиком LLM. Благодаря раздельной, расширяемой архитектуре ядра, Agentic Kernel ускоряет создание интеллектуальных помощников, исследовательских ботов и автоматизированных агентов в различных сферах.
Agentic Kernel предлагает раздельную архитектуру для построения AI-агентов путём композиции переиспользуемых компонентов. Разработчики могут определять планировочные пайплайны для разбивки целей, настраивать короткосрочные и долгосрочные хранилища памяти с помощью embedding или файловых бэкендов, а также регистрировать внешние инструменты или API для выполнения действий. Фреймворк поддерживает динамический выбор инструментов, циклы отражения агента и встроенное планирование для управления рабочими потоками. Его модульный дизайн совместим с любым поставщиком LLM и пользовательскими компонентами, что обеспечивает возможность использования, например, в чат-ботах, автоматизации исследований и обработки данных. Благодаря прозрачной регистрации логов, управлению состоянием и простоте интеграции, Agentic Kernel ускоряет разработку с возможностью масштабирования и поддержки в AI-решениях.
Кто будет использовать Agentic Kernel?
AI разработчики
Инженеры по машинному обучению
Дата-сайентисты
Программисты
Научные работники
Как использовать Agentic Kernel?
Шаг 1: установите пакет через pip: pip install prompts и расширяйте его пользовательскими модулями
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества Agentic Kernel
Основные функции
Модульная архитектура ядра
Планировочные пайплайны для разбиения целей
Короткосрочные и долгосрочные хранилища памяти
Динамическая интеграция инструментов и API
Рефлексия агента и планирование
Дизайн, независимый от поставщика LLM
Преимущества
Ускоряет разработку AI-агентов
Высокая расширяемость и настройка
Поддержка любого поставщика LLM
Прозрачное управление состоянием и памятью
Открытый исходный код с поддержкой сообщества
Основные Сценарии Использования и Приложения Agentic Kernel
Управляемое рабочее пространство Openclaw для развёртывания локально-ориентированных AI-агентов, найма AI-персонала и присоединения к экосистеме Moltbook.
Crewai организует взаимодействие между несколькими ИИ-агентами, обеспечивая совместное решение задач, динамическое планирование и коммуникацию между агентами.
Разговорный ИИ‑ассистент, автоматизирующий исследовательские задачи, работу в браузере, веб‑скрейпинг и управление файлами с помощью естественного языка.
Sentient — это платформа AI-агентов, которая позволяет разработчикам создавать NPC с долговременной памятью, целенаправленным планированием и естественными диалогами.
Lyzr Studio — это платформа для разработки AI-агентов, предназначенная для создания пользовательских разговорных помощников, интегрирующих API и корпоративные данные.
AutoAct — это открытая платформа для создания агентов ИИ, которая обеспечивает логический вывод на основе LLM, планирование и динамический вызов инструментов для автоматизации задач.
Раamework основанный на ROS для совместной работы нескольких роботов, обеспечивающий автономное распределение задач, планирование и выполнение миссий в командах.
LangGraph Learn предлагает интерактивный графический интерфейс для проектирования и выполнения рабочих процессов агентов ИИ, основанных на графах, визуализируя цепочки языковых моделей.
SARL — это язык программирования, ориентированный на агентную модель, и среда выполнения, обеспечивающая реактивное поведение и моделирование среды для многогентных систем.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.