Описание
JarvisCore — это открытая библиотека на Python, специально разработанная для создания автономных многопользовательских ИИ-систем. Она разработана компанией Prescott Data и предназначена для упрощения создания агентов, которые могут работать без присмотра в производственных средах. Библиотека акцентирует внимание на пиринговой оркестрации агентов, обеспечивая отсутствие единой точки отказа. Это достигается с помощью сети SWIM, которая позволяет агентам бесшовно обнаруживать и взаимодействовать друг с другом.
Читать далее
Одной из выдающихся особенностей JarvisCore является ее надежная система памяти. Она включает четырехуровневую структуру памяти, которая включает рабочую область, эпизодический реестр, долгосрочные резюме, сжатые с помощью LLM, и опциональную семантическую память между сессиями через Athena MemOS. Эта система памяти обеспечивает сохранение контекста агентами между сессиями, что делает их более эффективными и результативными со временем.
JarvisCore также придает большое значение безопасности с помощью слоя учетных данных Nexus, который позволяет агентам взаимодействовать с API третьих сторон без раскрытия сырых учетных данных. Этот подход с нулевым доверием гарантирует, что OAuth2, ключи API и базовая аутентификация управляются безопасно, исключая их из логики агентов.
Библиотека поддерживает широкий спектр интеграций, предлагая готовые действия для таких платформ, как Slack, GitHub, Zoom, SAP, NetSuite, MS Graph и Salesforce. Эта обширная возможность интеграции позволяет разработчикам подключать агентов JarvisCore к различным бизнес-системам, улучшая их функциональность.
Для наблюдаемости JarvisCore предоставляет полное трассирование, позволяя разработчикам отслеживать каждое действие агента, вызов инструмента и запрос LLM. Это дополняется Redis PubSub для потоковой передачи в реальном времени и Prometheus для операционных панелей, обеспечивая комплексный мониторинг и соблюдение норм.
JarvisCore идеально подходит для разработчиков, стремящихся развернуть ИИ-агентов в производственных средах. Он предлагает два профиля агентов: AutoAgent, который выполняет полный когнитивный цикл, и CustomAgent, который позволяет детерминированное управление. Эта гибкость делает его подходящим для широкого спектра приложений, от исследований и анализа до API-работников и детерминированных конвейеров.
- КатегорияКонструкторы AI-агентов
- Модель ценообразованияОткрытый код
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыPython
Основные функции JarvisCore
Открытая библиотека на Python
Пиринговая оркестрация агентов
Четырехуровневая система памяти агентов
Управление учетными данными с нулевым доверием
Широкие интеграции сервисов
Полная наблюдаемость
Два профиля агентов: AutoAgent и CustomAgent
Самоорганизующаяся сеть агентов
Как использовать JarvisCore?
Установите: Настройте JarvisCore в вашей среде Python
Настройте: Добавьте поставщика LLM и необходимые учетные данные
Запустите: Выполните вашего первого автономного агента
Оптимизируйте: Интегрируйте дополнительные сервисы и улучшите возможности агента
Варианты использования JarvisCore
- Автономные исследования
- Интеграция API
- Мониторинг в производстве
- Анализ данных
- Автоматизация рабочих процессов
