HackerGCLASS Agent API — это открытый источник на Python, который эксплуатирует RESTful-концевые точки для запуса AI-агентов. Разработчики могут определять собственные интеграции инструментов, настраивать шаблоны подсказок и поддерживать состояние и память агента между сессиями. Фреймворк поддерживает оркестровку нескольких агентов параллельно, управление сложными диалоговыми потоками и интеграцию внешних сервисов. Обеспечивает упрощенное развертывание через Uvicorn или другие ASGI-серверы и расширяемость с помощью плагинов, позволяя быстро создавать доменно-специфические AI-агенты для разных случаев использования.

Этот проект демонстрирует комплексную систему для создания поисково-усиленных AI-агентов с помощью LlamaIndex. Он проводит разработчиков через весь рабочий процесс: от загрузки документов и создания векторных хранилищ до определения пользовательских циклов агента для контекстных вопросов и ответов. Используя мощные возможности индексирования и поиска LlamaIndex, пользователи могут интегрировать любые модели, совместимые с OpenAI, настраивать шаблоны подсказок и управлять диалогами через CLI. Модульная структура поддерживает множество соединителей данных, расширений плагинов и динамическую настройку ответов, что ускоряет создание прототипов корпоративных ассистентов, интерактивных чатботов и исследовательских инструментов. Это решение упрощает создание домен-специфических AI-агентов на Python, обеспечивая масштабируемость, гибкость и простоту интеграции.

Локальный LLM с вызовами функций позволяет разработчикам создавать AI-агентов, которые полностью работают на локальном оборудовании, устраняя проблемы конфиденциальности данных и зависимости от облака. В рамках приводится пример кода для интеграции локальных LLM, таких как LLaMA, GPT4All или другие модели с открытым весом, и показывается, как настраивать схемы функций, которые модель может вызывать для выполнения таких задач, как получение данных, выполнение shell-команд или взаимодействие с API. Пользователи могут расширять дизайн, определяя собственные конечные точки функций, настраивая подсказки и обрабатывая ответы функций. Это лёгкое решение упрощает создание оффлайн-ассистентов, чатботов и инструментов автоматизации для различных приложений.