Эффективные логирование и аудит решения

Используйте логирование и аудит инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

логирование и аудит

  • Агент-оркестратор на базе Python, который наблюдает за взаимодействием нескольких автономных агентов для координированного выполнения задач и управления динамическими рабочими потоками.
    0
    0
    Что такое Agent Supervisor Example?
    Репозиторий Agent Supervisor Demonstrates показывает, как оркестровать несколько автономных ИИ-агентов в скоординированном рабочем процессе. Написанный на Python, он определяет класс Supervisor для распределения задач, мониторинга состояния агентов, обработки сбоев и агрегирования ответов. Вы можете расширять базовые классы агентов, подключать различные API моделей и настраивать политики планирования. Ведет журналы деятельности для аудита, поддерживает параллельное выполнение и предлагает модульную архитектуру для легкой настройки и интеграции в более крупные системы ИИ.
  • Agentle — это легковесный фреймворк на Python для создания AI-агентов, использующих LLM для автоматизированных задач и интеграции инструментов.
    0
    0
    Что такое Agentle?
    Agentle предоставляет структурированную среду для разработчиков для построения пользовательских AI-агентов с минимальным количеством шаблонного кода. Он поддерживает определение рабочих процессов в виде последовательности задач, беспрепятственную интеграцию с внешними API и инструментами, управление разговорной памятью для сохранения контекста и встроенное ведение журналов для отслеживаемости. Библиотека также предоставляет хуки для расширения функциональности, координацию нескольких агентов для сложных конвейеров и единый интерфейс для локального запуска или развертывания через HTTP API.
  • Протокол OpenExec позволяет автономным AI-агентам предлагать, вести переговоры и выполнять задачи в децентрализованных экосистемах с безопасным разрешением споров.
    0
    0
    Что такое OpenExec Protocol?
    Протокол OpenExec — это всесторонняя спецификация и набор инструментов, обеспечивающих беспрепятственное взаимодействие между автономными AI-агентами. Стандартизация каналов коммуникации — таких как предложения задач, принятия, отказы, отчеты о выполнении и сообщения о разрешении споров — гарантирует, что агенты с разной архитектурой могут беспрепятственно взаимодействовать. Предоставляются SDK для Node.js и Python для определения идентичности агентов, регистрации навыков и управления репутацией. Протокол интегрирует платежные каналы для криптографических расчетов с токенами, обеспечивая безопасные и проверяемые транзакции по завершении задач. Через плагины для основных поставщиков LLM (OpenAI, Anthropic, Cohere) и блокчейн-сетей разработчики могут оркестрировать децентрализованные рабочие процессы, автоматизированные маркетплейсы услуг и процессы управления. Модульная структура OpenExec способствует расширяемости, позволяя создавать собственные расширения для верификации, арбитража и логирования, соответствующие бизнес-требованиям или исследовательским нуждам.
Рекомендуемые