عن المشروع

AbstractFramework هو نظام بيئي معياري مفتوح المصدر لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي متينة وقابلة للمراقبة ومتعددة الوسائط. هدفه المعلن هو واجهة موحدة واحدة عبر النص والصوت والصورة والفيديو والموسيقى، مع أي مزود أو نموذج، محليًا أو سحابيًا. تم توثيق نقطتي دخول. AbstractCore هو SDK خفيف الوزن لـ LLM وخادم /v1 متوافق مع OpenAI: يقدم واجهة برمجة تطبيقات واحدة عبر مزودين متعددين، واستدعاء أدوات عالمي، ومخرجات منظمة، وبث، ومعالجة وسائط (صور، PDF، صوت، فيديو) وتضمينات، بالإضافة إلى إضافات قدرات للصوت والرؤية والموسيقى. AbstractGateway هو لوحة تحكم قابلة للنشر تعرض عمليات تشغيل متينة عبر HTTP/SSE، والجدولة وأوامر التشغيل (إلغاء/توجيه)، وكتالوج سير العمل، وخدمة القطع الأثرية والسجل، ومصادقة متعددة المستخدمين مع بيئات تشغيل لكل مستخدم، ووحدات تحكم للمشغل عبر الويب والطرفية. المتانة وقابلية المراقبة هما ادعاءان تصميميان محوريان: تتوقف سير العمل وتستأنف عبر الأعطال وعمليات إعادة التشغيل، ويتيح سجل إضافي فقط للعملاء إعادة بناء الحالة عبر إعادة تشغيل السجل. يوصف تنفيذ الأدوات والموافقات والأدلة كحدود صريحة. يوفر AbstractFlow محرر سير عمل مرئي ينتج حزم .flow محمولة يمكن تشغيلها من أي عميل مدعوم بالبوابة. يوفر AbstractAgent أنماط الوكلاء (ReAct، CodeAct، MemAct). AbstractObserver هو واجهة مستخدم في المتصفح لمراقبة العمليات والتحكم فيها وجدولتها. يوفر AbstractMemory ذاكرة وكيل إضافية فقط مع رسم بياني مرجح بالاستخدام وسجل يومي. تشمل العملاء AbstractCode (عميل تطوير وكيلي للطرفية بلغة Rust)، وAbstractAssistant (عميل شريط قوائم macOS)، وAbstractEntity (مدير الكيانات المستدعاة)، وAbstractContinuum (وحدة تحكم تطوير تكراري)، وواجهة Code Web UI ومحرر Flow Editor. تشمل المكتبات المشتركة AbstractTUI (محرك واجهة طرفية بلغة Rust)، وAbstractUIC (مكونات React ومكونات الويب) وAbstractSkill (تحميل مهارات الوكيل ورف مهارات منسق). يتم تقديم التثبيت عبر نصوص سطر واحد لـ macOS/Linux وWindows، أو حزمة .pkg لـ macOS، أو حزم pip (abstractcore، abstractgateway، abstractframework). تحدد الملفات الشخصية حزم الاستدلال: Light (نقطة نهاية فقط)، Apple (MLX/Metal) وGPU (CUDA/ROCm). تسرد مصفوفة إصدارات مثبتة الإصدارات المتطابقة عبر PyPI وnpm وcrates.io وصور حاويات GHCR. المتطلبات الأساسية هي Python 3.10–3.13، وNode.js 18+ لواجهات المتصفح، وخلفية LLM مثل Ollama أو LM Studio أو vLLM أو مفتاح API سحابي. المشروع مرخص بموجب MIT.