abstractframework

O AbstractFramework é um ecossistema modular de código aberto para criar sistemas de IA duráveis, observáveis e multimodais. Seu objetivo declarado é uma única interface unificada entre texto, voz, imagem, vídeo e música, com qualquer provedor ou modelo, local ou na nuvem. Dois pontos de entrada são documentados. O AbstractCore é um SDK LLM leve e um servidor /v1 compatível com OpenAI: ele apresenta uma API única entre vários provedores, chamada universal de ferramentas, saída estruturada, streaming, manipulação de mídia (imagens, PDFs, áudio, vídeo) e embeddings, além de plugins de capacidade para voz, visão e música. O AbstractGateway é um plano de controle implantável que expõe execuções duráveis via HTTP/SSE, agendamento e comandos de execução (cancelar/direcionar), um catálogo de fluxos de trabalho, fornecimento de artefatos e registro, autenticação multiusuário com runtimes por usuário e consoles de operador web e de terminal. Durabilidade e observabilidade são alegações centrais de design: os fluxos de trabalho pausam e retomam através de falhas e reinicializações, e um registro somente de acréscimo permite que os clientes reconstruam o estado reproduzindo o histórico. A execução de ferramentas, aprovações e evidências são descritas como limites explícitos. O AbstractFlow fornece um editor visual de fluxos de trabalho que produz pacotes .flow portáteis que podem ser executados a partir de qualquer cliente com suporte de gateway. O AbstractAgent fornece padrões de agente (ReAct, CodeAct, MemAct). O AbstractObserver é uma interface de navegador para monitorar, controlar e agendar execuções. O AbstractMemory oferece memória de agente somente de acréscimo com um grafo ponderado por uso e diário. Os clientes incluem AbstractCode (cliente de desenvolvimento agêntico de terminal em Rust), AbstractAssistant (cliente de bandeja do macOS), AbstractEntity (gerenciador de entidades invocadas), AbstractContinuum (console de desenvolvimento iterativo), uma Code Web UI e o Flow Editor. As bibliotecas compartilhadas incluem AbstractTUI (motor de interface de terminal em Rust), AbstractUIC (componentes React e Web Components) e AbstractSkill (carregamento de Agent Skills e uma prateleira de habilidades curada). A instalação é oferecida por meio de scripts de uma linha para macOS/Linux e Windows, um .pkg para macOS ou pacotes pip (abstractcore, abstractgateway, abstractframework). Os perfis selecionam pilhas de inferência: Light (somente endpoint), Apple (MLX/Metal) e GPU (CUDA/ROCm). Uma matriz de versões fixadas lista versões correspondentes entre PyPI, npm, crates.io e imagens de contêiner GHCR. Os pré-requisitos são Python 3.10–3.13, Node.js 18+ para interfaces de navegador e um backend LLM como Ollama, LM Studio, vLLM ou uma chave de API na nuvem. O projeto é licenciado sob MIT.