इस प्रोजेक्ट के बारे में

OpenHive AI एजेंट्स के "कॉलोनी" के लिए डिज़ाइन किया गया एक ज़ीरो-सेटअप, मॉडल-अनाम रनटाइम है। इस आर्किटेक्चर में, एक प्रमुख "Queen" एजेंट प्रक्रिया का प्रबंधन करता है और समानांतर, लंबे समय तक चलने वाले कार्यों को संभालने के लिए "worker" क्लोन पैदा करता है। पारंपरिक एजेंट फ्रेमवर्क्स के विपरीत जिन्हें वर्कफ़्लो ग्राफ़ को कंपाइल करने की आवश्यकता होती है, Hive एक अकेले एक्जीक्यूशन प्राइमिटिव का उपयोग करता है जहाँ Queen और workers टूल्स और मॉडल साझा करते हैं, एक साझा ट्रैकर लेजर और स्थिर कार्य योजना के माध्यम से समन्वयित होते हैं। मुख्य क्षमताएँ: - कॉलोनी प्रबंधन: स्केलेबल एक्जीक्यूशन के लिए worker क्लोन का गतिशील स्पॉनिंग। - प्रोडक्शन हार्नेस: क्रैश-सेफ़ पार्क/रीज्यूम फंक्शनलिटी, लागत प्रवर्तन और गहरी अवलोकनीयता सहित बिल्ट-इन। - human-in-the-loop: Sentinel सिस्टम एजेंटों को Slack या Telegram के माध्यम से कार्य मानवों को एस्केलेट करने देता है, उत्तर प्राप्त होने तक राज्य को रोक देता है। - इंटीग्रेशन: LiteLLM (OpenAI, Anthropic और Google Gemini सहित) के माध्यम से 100+ LLM प्रदाताओं का समर्थन करता है और MCP (Model Context Protocol) के माध्यम से व्यापारिक प्रणालियों से जुड़ता है। - टूल्स: नेटिव एक्सटेंशन के माध्यम से सामान्य कंप्यूट उपयोग और ब्राउज़र उपयोग शामिल हैं। फ्रेमवर्क Python में बनाया गया है और उन टीमों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो AI एजेंट्स को प्रोटोटाइप से उत्पादन लोड में ले जा रही हैं, जहाँ ऑडिटेबिलिटी, अपटाइम और विश्वसनीयता महत्वपूर्ण हैं।