RepoRadar AgentOS: фреймворк для создания AI-агентов на TypeScript
AgentOS — это фреймворк для создания AI-агентов на TypeScript, обладающих когнитивной памятью и возможностью управления несколькими агентами одновременно. Проект предлагает функции, позволяющие агентам помнить прошлые взаимодействия, самостоятельно создавать инструменты и работать с 11 различными провайдерами LLM.
AgentOS может быть полезен разработчикам, занимающимся созданием AI-приложений, которые требуют многоуровневого взаимодействия и памяти для поддержания контекста между сессиями. В отличие от базовых решений, этот фреймворк позволяет организовать многоагентные системы, что значительно расширяет возможности по сравнению с традиционными подходами к реализации AI.
Чтобы запустить проект, потребуется установить пакет через npm: npm install @framers/agentos. Учти, что проект находится на стадии разработки, поэтому могут встречаться нестабильные версии и ошибки. Также он лицензирован под Apache 2.0.
AgentOS — это открытый фреймворк на TypeScript для создания искусственных агентов, которые могут запоминать, адаптироваться и самостоятельно разрабатывать инструменты. Он предлагает функциональность постоянной когнитивной памяти, опциональную личность по модели HEXACO и возможность оркестрации нескольких агентов через единый интерфейс для 11 поставщиков LLM.
Ключевые особенности
- Когнитивная память: Фреймворк использует восемь методов, основанных на нейронауках, для управления памятью, включая забывание, переработку данных и эмоциональную регуляцию.
- Создание инструментов в процессе выполнения: Агенты могут писать функции на TypeScript, которые затем проверяются и запускаются в защищенном окружении.
- Поддержка множества LLM: Подключай 11 различных поставщиков, включая OpenAI и Anthropic, и используй их инструменты для создания текста, изображений и видео.
- Оркестрация агентов: Поддерживаются шесть стратегий взаимодействия между агентами, что позволяет делать команды более эффективными.
- Гибкость в использовании: Настраивай память, личность и стратегию работы агентов в зависимости от задач.
Установка и запуск
Чтобы установить AgentOS, используй следующую команду:
npm install @framers/agentosПосле установки можно импортировать и создать агента следующим образом:
import { agent } from '@framers/agentos';
const tutor = agent({
provider: 'anthropic',
instructions: 'You are a patient CS tutor.',
personality: { openness: 0.9, conscientiousness: 0.95 },
memory: { types: ['episodic', 'semantic'], working: { enabled: true } },
});
// Начало сессии
const session = tutor.session('student-1');
await session.send('Explain recursion with an analogy.');
await session.send('Can you expand on that?');
Сессии сохраняют всю историю общения, что позволяет агентам помнить контекст запросов.
Ограничения
По умолчанию история сессии ограничена примерно 120000 токенов. Можно изменить это значение или отключить память, если требуется безгосударственная сессия. Если создавать новые инструменты, то на первом этапе может потребоваться больше токенов, тогда как повторное использование будет стоить значительно дешевле.
Сообщество и поддержка
Проект активно поддерживается сообществом. Ты можешь подключиться к его обсуждениям через Discord или следить за обновлениями на GitHub. Для получения дополнительной информации и примеров кода стоит посетить [официальную документацию](https://docs.agentos.sh).
Если у тебя есть идеи по улучшению проекта, ты можешь внести свой вклад, следуя [инструкциям по участию](https://github.com/framerslab/agentos/blob/master/CONTRIBUTING.md).
Открыть на GitHub: framerslab/agentos →
