Этот стартовый проект предоставляет полностью готовое приложение FastAPI, предварительно сконфигурированное для разработки ИИ-агентов. Использует Pydantic для валидации запросов и ответов, настройку API ключей OpenAI из переменных окружения и модульную структуру эндпоинтов. Встроенные функции включают документацию Swagger UI, обработку CORS и структурированное логирование. Это позволяет командам быстро проектировать и запускать API на базе ИИ без лишнего шаблонного кода. Разработчики только определяют модели Pydantic и функции агентов, чтобы получить рабочий API-сервер для продакшена.

FastAPI Agents обеспечивает мощный слой сервиса для разработки агентов на базе LLM, используя веб-фреймворк FastAPI. Он позволяет определить поведение агента с помощью цепочек LangChain, инструментов и систем памяти. Каждый агент может быть представлен как стандартный REST-эндпоинт, поддерживающий асинхронные запросы, потоковые ответы и настраиваемые полезные нагрузки. Интеграция с векторными хранилищами позволяет реализовать расширенное восстановление данных для приложений, основанных на знаниях. Встроенные журналирование, механизмы мониторинга и поддержка Docker позволяют контейнеризовать развертывания. Можно легко расширять агентов новыми инструментами, промежуточным программным обеспечением и аутентификацией. FastAPI Agents ускоряет коммерческую готовность решений на базе ИИ, обеспечивая безопасность, масштабируемость и удобство поддержки.

Шаблон агента FastAPI LangGraph предлагает комплексную основу для разработки агентов на базе LLM внутри приложения FastAPI. Он включает предопределённые узлы LangGraph для таких задач, как завершение текста, внедрение и поиск по вектору, а также позволяет создавать собственные узлы и конвейеры. Шаблон управляет историей разговоров с помощью модулей памяти, сохраняющих контекст между сессиями, и поддерживает конфигурацию в зависимости от среды для разных этапов развертывания. Встроенные файлы Docker и структура, совместимая с CI/CD, обеспечивают беспрепятственную контейнеризацию и развертывание. Middleware логирования и обработки ошибок повышают наблюдаемость, а модульная кодовая база упрощает расширение функциональности. Объединив высокопроизводительный веб-фреймворк FastAPI с оркестрационными возможностями LangGraph, этот шаблон ускоряет цикл разработки агента от прототипирования до производства.