AQM – Queue-आधारित मल्टी AI एजेंट पाइपलाइन को एक ही YAML फ़ाइल में परिभाषित और साझा करें

AI एजेंट orchestration framework AQM(Agent Queue Manager) का परिचय।
मौजूदा मल्टी एजेंट frameworks या तो code-based (LangGraph, AutoGen) हैं, इसलिए पाइपलाइन साझा करना मुश्किल होता है, या फिर केवल cloud platforms (CrewAI Studio, Vertex AI) पर ही चलते हैं, जिससे vendor lock-in और लागत की समस्या होती है.

AQM एक अलग तरीका अपनाता है। एक ही YAML फ़ाइल में एजेंट और उनके आपसी connections घोषित करें और उसे सीधे लोकल में चलाएँ। Redis, Docker या cloud account — किसी की भी ज़रूरत नहीं है।

मुख्य विशेषताएँ

1. एजेंटों के बीच संचार explicit queue के माध्यम से होता है, एजेंट एक-दूसरे को सीधे call नहीं करते
2. LLM द्वारा automatic judgment या मानव द्वारा direct decision वाले approve/reject gate first-class feature हैं
3. static routing, fan-out (parallel branching), और agent autonomous routing (condition: auto) का समर्थन
4. task context context.md फ़ाइल में जमा होता रहता है, इसलिए इंसान उसे सीधे पढ़कर जाँच सकता है
5. MCP(Model Context Protocol) server को एजेंट से जोड़कर GitHub, DB, browser जैसे external tools का उपयोग किया जा सकता है
6. Claude Code, Codex, gemini CLI को runtime के रूप में उपयोग करता है (API key सेट करने की आवश्यकता नहीं)
7. pipeline registry के माध्यम से aqm pull / publish द्वारा community pipelines साझा की जा सकती हैं
8. built-in local web dashboard (aqm serve)