Agent-Baba позволяет разработчикам создавать автономных AI-агентов с настраиваемыми плагинами, запоминающей памятью и автоматизированными рабочими потоками.
Agent-Baba предоставляет полный набор инструментов для создания и управления автономными AI-агентами, подходящими для конкретных задач. Он предлагает архитектуру плагинов для расширения возможностей, систему памяти для сохранения контекста диалога и автоматизацию рабочих процессов для последовательного выполнения задач. Разработчики могут интегрировать такие инструменты, как веб-скреперы, базы данных и пользовательские API. Фреймворк упрощает настройку через декларативные схемы YAML или JSON, поддерживает совместную работу нескольких агентов и предоставляет панели мониторинга для отслеживания производительности и логов, что позволяет итеративно улучшать и бесшовно развертывать системы в различных средах.
ai-agents-trial — это проект с открытым исходным кодом на Python, показывающий, как создавать автономных агентов ИИ с помощью LLMs. Он содержит модульные абстракции для планирования агента, вызова инструментов (веб-поиск, калькуляторы) и управления памятью. Разработчики могут задавать собственные инструменты, цеплять действия в нескольких шагах и сохранять контекст между сессиями. Базовая кодовая база использует API OpenAI и вспомогательные утилиты для организации рабочих процессов, что делает его отличным для быстрого прототипирования чат-ассистентов, исследовательских ботов или автоматизации в конкретных областях. Точки интеграции позволяют расширять функциональность за счет новых коннекторов и источников данных без изменения основной логики.