Ваша структура агента останавливается на демо-версии. Этот стек с открытым исходным кодом уже запущен в производство.

Создать агента ИИ легко. Построение системы вокруг него — вот где все усложняется. Вы можете создать агента с помощью нескольких строк Python. Затем вам понадобится API, постоянство, аутентификация, интеграция инструментов, RAG, планирование, наблюдаемость, пользовательский интерфейс, развертывание и способ управления всем этим. Это пробел, который я хотел изучить, когда начал копаться в apowerb, среде агентов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом от thaink². Вместо того, чтобы рассматривать его как еще один SDK агента, я хотел ответить на более конкретный вопрос: Что на самом деле должна обеспечить среда выполнения агента ИИ, когда прототип станет реальной системой? В этой статье рассматривается архитектура apowerb, ее модель времени выполнения, механизм RAG, поддержка преобразования текста в SQL, управляемое событиями выполнение, модель развертывания и ее сравнение с другими популярными подходами. apowerb / apowerb Агентская платформа с открытым исходным кодом для создания, оркестрации и эксплуатации производственных агентов ИИ. apowerb Агентская платформа с открытым исходным кодом для создания, оркестрации и эксплуатации производственных агентов ИИ. Документация • Краткое руководство • Справочник по API • Развертывание • думаю2 Этот репозиторий является ядром с открытым исходным кодом. Некоторые возможности, указанные в продукте — выставление счетов, потребление