Secure Agent Augmentation предоставляет SDK для Python и набор вспомогательных модулей, позволяющих оборачивать вызовы инструментов ИИ-агентов с помощью механизмов безопасности. Поддерживаются интеграции с популярными фреймворками LLM, такими как LangChain и Semantic Kernel, а также подключение к секретным хранилищам (например, HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Шифрование в состоянии покоя и при передаче, ролевой контроль доступа и аудит обеспечивают, что агенты могут расширять свои рассуждения за счет внутренних баз знаний и API, не раскрывая чувствительные данные. Разработчики определяют защищённые конечные точки инструментов, настраивают политики аутентификации и инициализируют объект агента для выполнения безопасных запросов к конфиденциальным источникам данных.
Основные функции Secure Agent Augmentation
Шифрованное получение и хранение данных
Аутентификация и контроль доступа на основе ролей
Интеграция с секретными хранилищами (HashiCorp, AWS, Azure)
Pydantic AI использует модели Pydantic для инкапсуляции определений AI-агентов, обеспечивая типобезопасность входных и выходных данных. Разработчики объявляют шаблоны подсказок как поля модели, автоматически валидируя пользовательские данные и ответы агента. Фреймворк предлагает встроенную обработку ошибок, логику повторных попыток и поддержку вызова функций. Он интегрируется с популярными LLM (OpenAI, Azure, Anthropic и др.), поддерживает асинхронные рабочие процессы и обеспечивает модульное сочетание агентов. Благодаря понятным схемам и уровням валидации, Pydantic AI снижает ошибки во время выполнения, упрощает управление подсказками и ускоряет создание устойчивых и поддерживаемых AI-агентов.
Odyssey — это открытая платформа с многими агентами AI, управляющая несколькими агентами LLM с модульными инструментами и памятью для автоматизации сложных задач.
Odyssey предоставляет гибкую архитектуру для создания систем многопользовательских агентов. В нее входят ключевые компоненты, такие как Менеджер задач для определения и распределения сабзадач, Модули памяти для хранения контекста и истории разговоров, Контроллеры агентов для координации агентов на базе LLM и Менеджеры инструментов для интеграции внешних API или пользовательских функций. Разработчики могут настраивать рабочие процессы через YAML, выбирать готовые ядра LLM (например, GPT-4, локальные модели) и легко расширять платформу новыми инструментами или модулями памяти. Odyssey ведет логи взаимодействий, поддерживает асинхронное выполнение задач и циклы итеративной доработки, что делает ее идеальной для исследований, прототипирования и промышленных решений с несколькими агентами.