Overmind: обучение и улучшение ИИ-агентов с помощью данных

Общий обзор

Overmind — это платформа для обучения специализированных агентов с использованием данных производственных трасс. Проект предоставляет SDK и CLI для взаимодействия с платформой, которые ты можешь установить через `pip install overmind`. Платформа предназначена для автоматизации процесса обучения моделей на основе твоих собственных данных, что позволяет оптимизировать их производительность.

Как это работает

С помощью Overmind ты можешь настраивать агента на своем коде, преобразовывая производственные трассы или другие наборы данных в модели, соответствующие заданным показателям эффективности. Всё взаимодействие осуществляется через единый API. Платформа поддерживает интеграцию с такими инструментами, как Cursor, Claude Code, OpenCode и Codex.

Доступ к функционалу осуществляется через консоль, REST API и MCP сервер. Важные компоненты включают:

• Агент и возможности: создание графа возможностей агентов на основе кода из репозитория.
• Наблюдаемость: обработка и оценка трасс в реальном времени с помощью OpenTelemetry.
• Наборы данных: версии производственных трасс или загруженные файлы для обучения.
• Оптимизация: эксперименты с откликами, инструментами и контролем.
• Модели: настройка собственных моделей на основе собранных данных.

Установка и запуск

Чтобы использовать Overmind, есть два основных способа: хостинг на платформе или собственное размещение:

Хостинг

Зарегистрируйся на console.overmindlab.ai, выбери подходящего агента и следуй инструкциям для настройки и запуска команд через консоль.

Собственное размещение

Собственное размещение позволяет хранить данные внутри собственного сервера. Для этого нужно выполнить следующие команды:

git clone https://github.com/overmind-core/overmind.git && cd overmind
cp .env.example .env    # настрой необходимые ключи
docker compose up -d    # запустить Postgres, Redis, API и фронтенд

При первом запуске API выполнит миграции и инициализацию. Swagger-документация будет доступна по адресу `/api/docs/`. Вход в консоль осуществляется через http://localhost:5173 с любым e-mail и паролем.

Отправка трассы

Для отправки первой трассы установи необходимые зависимости:

pip install "overmind[tracing]"
export OVERMIND_API_KEY=ovr_…   # ключ проекта из настроек консоли

Пример кода для инициализации и отправки трассы:

import overmind

overmind.init(
    service_name="support-agent", capability_id="", providers="auto"
)

@overmind.tool()
def search(query: str) -> list[dict]: ...

def handle(request: dict, session_id: str) -> dict:
    with overmind.run(
        "support-run", intent=request["question"], conversation_id=session_id
    ) as run:
        answer = agent(request)
        run.deliver(answer)  # финальный вывод, который будет оценен
        return answer

Ограничения и требования

Документы, загружаемые в систему, могут включать OCR для сканированных PDF, однако есть ограничения на размер изображений и типы файлов. Например, размеры изображений не должны превышать 100 МБ и 64 мегапикселя, а анимация не поддерживается. Для работы без Docker необходимо установить Tesseract и его языковые пакеты.

Для успешного запуска API тебе нужно будет установить все необходимые ключи, указанные в файле `.env.example`. В случае их отсутствия API не запустится.