AgenticAppBuilder — это инструмент CLI на Python, который создает полностековые приложения AI-агентов. Он автоматически генерирует структуру проекта, настраивает LLM, системы памяти, пайплайны инструментов и предоставляет стартовый интерфейс для быстрой настройки и доставки.
AgenticAppBuilder — это инструмент CLI на Python, который создает полностековые приложения AI-агентов. Он автоматически генерирует структуру проекта, настраивает LLM, системы памяти, пайплайны инструментов и предоставляет стартовый интерфейс для быстрой настройки и доставки.
AgenticAppBuilder ускоряет разработку AI-агентов, предоставляя командную строку с одной командой для быстрого создания готовых к производству приложений. Он настраивает конфигурации языковых моделей, системы памяти, интеграцию инструментов и пользовательский интерфейс, позволяя разработчикам сосредоточиться на пользовательской логике агента. Модульная архитектура поддерживает расширяемые цепочки инструментов, бесшовное управление API-ключами и скрипты развертывания для локальных или облачных сред, сокращая шаблонный код и ускоряя прототипирование.
Кто будет использовать AgenticAppBuilder?
Разработчики ИИ
Специалисты по данным
Инженеры-программисты
Стартапы
Образователи
Как использовать AgenticAppBuilder?
Шаг 1: Установите через pip install agenticappbuilder
Шаг 2: Выполните aabb init для создания нового скелета проекта
Шаг 3: Настройте ключи API LLM и систему памяти в config.yml
Шаг 4: Определите инструменты агента и шаблоны подсказок
Шаг 5: Генерируйте стандартный веб-интерфейс через aabb generate-ui
Шаг 6: Запустите локальный сервер командой aabb start
Шаг 7: Настройте код и разверните с помощью предоставленного Docker-скрипта
Платформа
web
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества AgenticAppBuilder
Основные функции
Поддержка CLI для инициализации проекта
Предварительно настроенная интеграция LLM и памяти
Управление расширяемыми цепочками инструментов
Генерация стартового веб-интерфейса
Поддержка скриптов развертывания
Преимущества
Быстрое прототипирование с минимальным количеством шаблонного кода
Модульная и расширяемая архитектура
Простое управление API-ключами и настройками
Готовый интерфейс для тестирования агентов
Образцовые шаблоны развертывания для продакшн
Основные Сценарии Использования и Приложения AgenticAppBuilder
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.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.