इस प्रोजेक्ट के बारे में

affe-agent एक TypeScript लाइब्रेरी है जो Effect-native एजेंट निष्पादन कर्नेल के रूप में कार्य करती है और Effect AI के LanguageModel, Prompt, Tool और Toolkit primitives तथा एप्लिकेशन परत के बीच स्थित है। यह session, run, turn, steering, follow-up, interruption और lifecycle event परत प्रदान करती है, जिसे एजेंट एप्लिकेशन आमतौर पर खुद फिर से बनाते हैं। मुख्य मॉडल sessions → submissions → runs → turns है, जिसमें एक append-only canonical history और typed lifecycle events होते हैं। कर्नेल छोटा है और कुछ seams के माध्यम से विस्तार योग्य है: toolkit/tools, contextTransform, loop, permission, toolExecution, elicitation, InputChannel, eventSink/events, AgentSessionHost, LanguageModel, और Sandbox। Batteries इन seams में प्लग होकर बिना कोर को संशोधित किए क्षमताएँ जोड़ती हैं। मुख्य क्षमताओं में शामिल हैं: - कई transports: HTTP, RPC, AG-UI, A2A, MCP (v1 और v2), OpenAI-compatible completions, और connectors (Slack) - Coding के लिए batteries (sandbox पर file/shell tools), web (search, guarded fetch, rendered-page capture), subagents, memory, skills, compaction, budget (token और money ceilings), model metadata, observability, redaction, data, hooks, scheduling, tree (branchable sessions), sessions (paginated directory), export (snapshot और JSONL), blob storage, plugins, और presets - Effect Workflow के माध्यम से durable execution, जिसमें cluster समर्थन और Durable Streams शामिल हैं - Sandbox abstraction, जिसकी portable और local (Node) implementations उपलब्ध हैं - Testing utilities, जिनमें एक scripted TestLanguageModel, AgentProbe, web doubles, और conformance suites शामिल हैं - Node, Bun, Deno, और edge runtimes (Cloudflare Workers) में runtime portability लाइब्रेरी वर्शन 0.0.1 (pre-release) पर है। डिज़ाइन स्थिर है, लेकिन अंतर्निहित Effect v4 substrate अभी भी release candidate पर है, इसलिए GA तक Effect से API churn की उम्मीद है। प्रोजेक्ट अनुशंसा करता है कि affe-agent, effect, और @effect/ai-* providers के सटीक वर्शन एक साथ pin किए जाएँ। रिपॉज़िटरी में reference applications भी शामिल हैं: एक full-screen local coding TUI, एक पारंपरिक CLI client, और प्रत्येक session के लिए एक Durable Object के साथ Cloudflare Worker deployment।