- Dirancang agar dapat membangun sistem multi-agent tingkat produksi berbasis Python atau TypeScript
- Dapat mendefinisikan berbagai struktur agen dan workflow secara bebas, sehingga cocok untuk pengembangan sistem AI kolaboratif yang kompleks
-
Arsitektur agen yang fleksibel
- Mendukung mulai dari agen tunggal sederhana hingga struktur multi-agent yang kompleks
- Contoh bawaan:
- Mulai cepat dengan
ReActAgent
- Dapat menyusun skenario kompleks melalui fitur
Workflow
- Peran dan perilaku agen dapat dirancang secara rinci, dan arsitekturnya bisa dikustomisasi langsung
-
Integrasi dengan berbagai model dan alat
- Mudah terhubung dengan penyedia model utama: Ollama, Groq, OpenAI, watsonx.ai, dan lainnya
- Dapat memanfaatkan alat berbasis LangChain, atau membuat alat kustom sendiri
- Mendukung Model Context Protocol (MCP) sehingga integrasi dengan server menjadi mudah
- Berfokus pada skalabilitas dan fleksibilitas sistem
-
Fitur untuk lingkungan produksi
- Mengoptimalkan penggunaan token melalui strategi memori
- Status agen dapat disimpan dan dipulihkan dengan serialisasi/deserialisasi
- Pembuatan output terstruktur, eksekusi kode (eksekusi sandbox direncanakan)
- Saat terjadi masalah:
- Melacak seluruh workflow agen melalui sistem
emitter
- Mendukung pemantauan dan analisis berbasis event yang detail
- Mengumpulkan data diagnostik melalui logging dan telemetri
- Penanganan error yang andal dengan sistem exception yang jelas
Roadmap pengembangan
- Menyamakan fitur Python dan TypeScript
- Membangun situs dokumentasi mandiri
- Integrasi deployment watsonx.ai
- Menyediakan berbagai workflow arsitektur multi-agent
- Menambahkan agen bawaan (OTTB)
- Implementasi fitur native tool calling berbasis penyedia LLM
Belum ada komentar.