Noema Declarative AI — это open-source Python-фреймворк, позволяющий определить многошаговые рабочие процессы AI-агентов в декларативном YAML/JSON-формате. Он интегрирует пользовательские инструменты, управляет памятью и оркеструет сложные цепочки рассуждений без шаблонного кода.
Noema Declarative AI — это open-source Python-фреймворк, позволяющий определить многошаговые рабочие процессы AI-агентов в декларативном YAML/JSON-формате. Он интегрирует пользовательские инструменты, управляет памятью и оркеструет сложные цепочки рассуждений без шаблонного кода.
Noema Declarative AI позволяет разработчикам и исследователям указывать AI-агентов и их рабочие процессы в высокоуровневой декларативной манере. Создавая конфигурационные файлы YAML или JSON, вы задаёте агентов, промты, инструменты и модули памяти. Время выполнения Noema парсит эти определения, загружает языковые модели, выполняет каждый шаг вашего пайплайна, управляет состоянием и контекстом, а также возвращает структурированные результаты. Такой подход сокращает объём шаблонного кода, повышает воспроизводимость и разделяет логику и выполнение, что делает его отличным для прототипирования чатботов, сценариев автоматизации и исследовательских экспериментов.
Кто будет использовать Noema Declarative AI?
Разработчики ИИ
Инженеры по машинному обучению
Программисты
Исследователи
Как использовать Noema Declarative AI?
Шаг 1: Установка через pip: pip install noema
Шаг 2: Создайте YAML или JSON конфигурационный файл, определяющий агентов, промты, инструменты и модули памяти
Шаг 3: Импортируйте Noema в ваш Python-скрипт и загрузите конфигурацию: from noema import Runner; runner = Runner('config.yaml')
Шаг 4: Инициализация и запуск: results = runner.run()
Шаг 5: Обработка и анализ структурированных результатов
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества Noema Declarative AI
Основные функции
Декларативное определение агентов через YAML/JSON
Интеграция пользовательских инструментов и API
Встроенное управление памятью и контекстом
Оркестрация многошаговых рабочих процессов
Расширяемая архитектура плагинов
Поддержка основных провайдеров LLM
Преимущества
Сокращение шаблонного кода
Повышение воспроизводимости
Упрощение сложной логики агентов
Разделение определения и исполнения
Обеспечение быстрого прототипирования
Улучшение коллаборации
Основные Сценарии Использования и Приложения Noema Declarative AI
Создание чатботов с многошаговым рассуждением
Автоматизация процессов извлечения данных и их обработки
Интеграция LLM в корпоративные рабочие процессы
Быстрое прототипирование приложений на базе ИИ
Часто Задаваемые Вопросы о Noema Declarative AI
Это open source?
Что такое Noema Declarative AI?
Как установить Noema?
Какие форматы конфигурации поддерживаются?
Могу ли я интегрировать пользовательские инструменты?
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
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.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
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.