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.
Основные функции Agentle
Оркестрация многошаговых рабочих процессов
Интеграция LLM и подключателей инструментов
Управление разговорной памятью
Логирование выполнения и аудит trail
Hooks для плагинов и расширений
Координация нескольких агентов
Плюсы и минусы Agentle
Минусы
Нет явной информации о ценах
Отсутствие мобильного приложения или присутствия в магазине приложений ограничивает прямое использование конечными пользователями
Возможно, требуется знание Python и концепций ИИ для полного использования
Плюсы
Простой и интуитивно понятный дизайн API для легкого создания агентов
Поддержка сложных мультиагентных систем и составных конвейеров
Интеграция с внешними инструментами и функциями для расширения возможностей
Структурированные выходные данные с сильной типизацией через интеграцию с Pydantic
Встроенная наблюдаемость с автоматическим трассированием и аналитикой производительности
Готовность к производственному развертыванию в виде API или UI
Поддержка стандартизированных протоколов общения между агентами
Гибкое управление подсказками и функции интеграции знаний
Griptape предоставляет комплексную AI-структуру, которая упрощает разработку и развертывание AI-агентов. Она обеспечивает разработчиков инструментами для подготовки данных (ETL), служб на основе извлечения (RAG) и управления рабочими потоками агентов. Платформа поддерживает создание безопасных, надежных AI-систем без сложностей традиционных AI-структур, позволяя организациям эффективно использовать свои данные для интеллектуальных приложений.