Verteilte AI-Plattform für Multi-Agenten-Orchestrierung

Agentfab ist eine verteilte Plattform, die für die Orchestrierung spezialisierter KI-Agenten konzipiert ist, die durch Task-Grafiken, persistentes Wissen und begrenzte Überprüfungsschleifen zusammenarbeiten. Sie ermöglicht es Benutzern, Agenten in YAML zu definieren, zusammen mit ihren entsprechenden Modellen, Werkzeugen und Wissensbasen. Durch die Zerlegung von Anfragen in einen gerichteten azyklischen Graphen (DAG) kann agentfab Agenten effizient parallelisieren, Überprüfungsschleifen mit strengen Grenzen ausführen und den Zustand über einen robusten Kontrollraum aufrechterhalten, während Shell-Befehle auf Betriebssystemebene sicher sandboxiert werden.

Die Plattform erleichtert den Projektstart, indem Ideen in einen Task-Grafen zerlegt, spezialisierte Agenten zum Einsatz gebracht und relevante Artefakte in ein Datenverzeichnis geschrieben werden. Agentfab-Gewebe kombiniert einen Conductor und spezifisch definierte, konfigurationsbasierte Agenten, was den Orchestrierungsprozess optimiert. Benutzer können ein Standardgewebe einrichten, das einen Conductor, Architekten, Designer und Entwickler umfasst, oder es nach Bedarf anpassen. Die Agenten laufen effizient in einem einzelnen Prozess und bieten den schnellsten Entwicklungszyklus, während die Bereitstellungen über virtuelle Maschinen, Container und Kubernetes-Cluster unterstützt werden.

Mit seiner optimierten lokalen Einrichtung, die minimale Konfiguration erfordert, und dem Support für manuelle produktsimulative Bereitstellungen, bei denen separate Prozesse für den Kontrollraum und die Knotenhosts verwendet werden, zielt agentfab darauf ab, die Interaktionen zwischen KI-Agenten zu optimieren. Es bietet Flexibilität mit zusätzlichen Ausführungsmodi und wichtigen Ausführungsflags für Debugging, externe Knoten und Datenmanagement, alles unterstützt durch die Funktionen von Go 1.24 und der MIT-Lizenz.