- Python या TypeScript के आधार पर production-स्तर के मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया
- विभिन्न एजेंट संरचनाओं और workflows को स्वतंत्र रूप से परिभाषित किया जा सकता है, इसलिए यह जटिल collaborative AI सिस्टम डेवलपमेंट के लिए उपयुक्त है
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लचीली एजेंट आर्किटेक्चर
- सरल single-agent से लेकर जटिल multi-agent संरचनाओं तक समर्थन
- डिफ़ॉल्ट उदाहरण:
ReActAgent के साथ तेज़ी से शुरुआतWorkflow फीचर के ज़रिए जटिल scenarios कॉन्फ़िगर किए जा सकते हैं
- एजेंट की भूमिकाओं और व्यवहार को विस्तार से डिज़ाइन किया जा सकता है, और आर्किटेक्चर को सीधे customize किया जा सकता है
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विभिन्न मॉडल और टूल्स के साथ इंटीग्रेशन
- प्रमुख मॉडल providers के साथ आसान इंटीग्रेशन: Ollama, Groq, OpenAI, watsonx.ai आदि
- LangChain-आधारित टूल्स का उपयोग, या सीधे custom tools बनाए जा सकते हैं
- Model Context Protocol (MCP) समर्थन के कारण सर्वर के साथ इंटीग्रेशन आसान
- सिस्टम की scalability और flexibility पर फ़ोकस
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production environment के लिए सुविधाएँ
- memory strategy के माध्यम से token उपयोग का अनुकूलन
- एजेंट state को serialize/deserialize करके सेव और restore किया जा सकता है
- structured output generation, code execution (sandbox execution बाद में आने वाला है)
- समस्या होने पर:
emitter सिस्टम के माध्यम से एजेंट के पूरे workflow को ट्रैक किया जा सकता है- विस्तृत event-आधारित monitoring और analysis समर्थन
- logging और telemetry के माध्यम से diagnostic data संग्रह
- स्पष्ट exception system के साथ स्थिर error handling
डेवलपमेंट रोडमैप
- Python और TypeScript फीचर्स को समान बनाना
- स्वतंत्र documentation site बनाना
- watsonx.ai deployment integration
- विभिन्न multi-agent architecture workflows प्रदान करना
- built-in agents (OTTB) जोड़ना
- LLM providers के आधार पर native tool calling फीचर लागू किया जाएगा
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